第六章 基于有限马尔可夫链的收敛性分析
马尔可夫过程收敛性分析方法与判定
马尔可夫过程收敛性分析方法与判定马尔科夫过程收敛性分析方法与判定马尔科夫过程是概率论中一个重要的概念，用于描述一类具有“无后效性”的随机现象，其状态转移满足马尔科夫性质。
在实际问题中，我们经常需要研究马尔科夫过程的收敛性，以便判断系统是否趋向于稳定状态。
本文将介绍几种常见的马尔科夫过程收敛性分析方法及其判定准则。
一、平稳分布存在性对于马尔科夫过程，如果存在一个分布π，使得对任意状态i和状态j，都有π(i)p(i,j)=π(j)p(j,i)，则称π为该马尔科夫过程的平稳分布。
若该过程中的状态转移概率矩阵P满足某些条件，我们可以判断该过程是否存在平稳分布。
1.1 集合可达性首先，我们需要判断状态转移概率矩阵P的集合可达性。
如果所有状态之间都是互相可达的，即对于任意状态i和状态j，都存在一个非负整数n，使得P^n(i,j)>0，则该马尔科夫过程集合可达。
如果集合可达，那么存在平稳分布π。
1.2 遍历性除了集合可达性，我们还需要考虑马尔科夫过程的遍历性。
如果该过程是集合可达的，并且存在一个状态i，使得从i出发，可以以概率1返回i，则该过程是遍历的。
对于遍历的马尔科夫过程，存在平稳分布π。
1.3 非周期性最后，我们需要判断该马尔科夫过程是否为非周期的。
如果所有状态的周期都是1，即对于任意状态i，只要P(i,j)>0，则状态j的周期为1，那么该过程是非周期的。
非周期的马尔科夫过程存在平稳分布π。
二、收敛性判定基于平稳分布存在性的分析，我们可以进一步讨论马尔科夫过程的收敛性。
根据收敛性的不同程度，我们可以将其分为以下几种情况：2.1 集合收敛如果马尔科夫过程的状态空间是有限的，且存在一个集合S，使得对任意状态x∉S，都存在一个状态y∈S，使得P(x,y)>0，则我们称该过程存在集合收敛。
这意味着在该马尔科夫过程中，只要初始状态不在S中，最终都会进入集合S。
2.2 周期性收敛如果马尔科夫过程的状态空间是有限的，且存在一个状态S，使得从任意初始状态开始，最终都会以周期n（n>1）回到S，则我们称该过程存在周期性收敛。
马尔可夫链蒙特卡洛采样的收敛性分析
马尔可夫链蒙特卡洛采样的收敛性分析马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样是一种常用的概率统计方法，用于解决高维空间中的积分和优化问题。
在实际应用中，MCMC方法通常涉及到马尔可夫链的收敛性分析，以及如何通过调整算法参数来提高采样效率。
本文将对MCMC方法的收敛性进行探讨，以及一些常见的提高采样效率的方法。
一、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样简介MCMC方法是一种基于马尔可夫链的随机模拟方法，用于从目标分布中抽取样本。
在MCMC方法中，我们首先构建一个马尔可夫链，使得其平稳分布为我们所需的目标分布。
然后利用该马尔可夫链进行随机游走，最终得到目标分布的样本。
MCMC方法主要分为两个步骤：状态转移和接受准则。
状态转移是指根据当前状态生成下一个状态的过程，而接受准则则是判断是否接受新状态的过程。
常见的MCMC方法包括Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等。
二、 MCMC方法的收敛性分析MCMC方法的核心问题是如何判断马尔可夫链是否收敛到目标分布，即当$n \to \infty$时，$X_n$是否收敛到平稳分布$\pi(x)$。
通常情况下，我们无法直接判断马尔可夫链的收敛性，而是借助一些理论结果和统计检验来进行分析。
1. 马尔可夫链的遍历性马尔可夫链的遍历性是判断其收敛性的一个重要条件。
如果一个马尔可夫链是不可约、非周期、正常的，那么它就是遍历的，即在长时间的演化后，可以从任意初始状态到达任意状态。
遍历性保证了马尔可夫链在充分长的时间后能够逼近平稳分布。
2. 马尔可夫链的细致平稳条件马尔可夫链的细致平稳条件是另一个判断收敛性的重要条件。
如果一个马尔可夫链满足细致平稳条件，即对于任意状态$i$和$j$，有$\pi(i)P_{ij} =\pi(j)P_{ji}$，其中$P_{ij}$为从状态$i$转移到状态$j$的转移概率，$\pi(i)$为状态$i$的平稳分布概率。
当马尔可夫链满足细致平稳条件时，它的平稳分布就是$\pi(x)$。
马尔可夫链蒙特卡洛采样的收敛性分析(Ⅰ)
马尔可夫链蒙特卡洛采样的收敛性分析引言马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)采样是一种常用的概率统计方法，在贝叶斯推断、机器学习和优化问题中得到了广泛的应用。
在实际应用中，研究者们往往对MCMC采样的收敛性问题感兴趣。
本文将从数学角度对MCMC采样的收敛性进行分析。
基本概念首先，我们来回顾一下MCMC采样的基本概念。
MCMC采样是一种通过构建马尔可夫链来生成服从目标分布的样本的方法。
给定一个目标分布π(x)，MCMC采样通过构建一个转移核P(x'|x)来实现。
在MCMC采样中，我们希望构建的马尔可夫链具有平稳分布π(x)，即对任意初始状态x0，当t趋向于无穷大时，状态Xt的分布趋近于π(x)。
收敛性分析MCMC采样的收敛性分析是研究MCMC采样算法是否能够在有限步数内收敛到目标分布π(x)的问题。
一般来说，我们可以通过研究马尔可夫链的不可约性、遍历性和吸收性来判断MCMC采样的收敛性。
不可约性是指马尔可夫链中的任意状态都能够通过有限步数转移到其他状态。
对于MCMC采样来说，不可约性意味着采样过程能够覆盖整个概率空间，从而确保最终能够收敛到目标分布π(x)。
遍历性是指马尔可夫链中的任意状态都能够在有限步数内返回到自身。
对于MCMC采样来说，遍历性是一个重要的性质，它保证了采样过程能够有效地探索概率空间，从而收敛到目标分布π(x)。
吸收性是指马尔可夫链中存在一个或多个吸收态，一旦到达吸收态就无法离开。
对于MCMC采样来说，吸收性通常不是我们所期望的性质，因为它会导致采样过程陷入局部最优解，从而影响收敛性。
收敛性判定在实际应用中，我们通常使用一些收敛性判定准则来判断MCMC采样是否收敛到目标分布π(x)。
常用的判定准则包括基于样本的收敛性判定和基于马尔可夫链的收敛性判定。
基于样本的收敛性判定通常通过计算采样过程中生成的样本序列的统计性质来判断MCMC采样是否收敛。
常用的统计性质包括样本均值、自相关性和方差等。
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则构造证明推导
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则构造证明推导马尔可夫过程是一种随机过程，具有马尔可夫性质，即未来状态的发展只取决于当前的状态，与过去的状态无关。
在实际应用中，研究马尔可夫过程的收敛性十分重要。
本文将对马尔可夫过程的收敛性进行分析，并给出判定准则的构造证明推导。
一、马尔可夫链的基本概念首先，我们来介绍一下马尔可夫链的基本概念。
马尔可夫链是一种离散时间随机过程，具有马尔可夫性质。
假设有一组状态{Xn}，其中n表示时间步骤。
若对于任意时刻n+1，状态Xn+1的发展仅与其当前状态Xn有关，与之前的状态无关，则称{Xn}为马尔可夫链。
马尔可夫链的状态空间可以是有限的，也可以是无限的。
二、马尔可夫过程的收敛性马尔可夫过程的收敛性是指随着时间步骤的增加，状态转移概率逐渐趋于稳定。
在实际应用中，我们通常关注的是稳态分布，即当时间趋于无穷大时，状态转移概率不再发生变化，而达到一个固定的分布。
判断马尔可夫过程是否收敛，可以通过判定准则来实现。
三、判定准则的构造为了构造判定马尔可夫过程收敛性的准则，我们需要引入迭代矩阵的概念。
假设有一个n阶迭代矩阵P(n)，其元素Pij(n)表示在n步之后从状态i转移到状态j的概率。
迭代矩阵的初始状态为P(0)=P。
定义收敛准则：若存在一个迭代矩阵P(∞)，满足当n趋于无穷大时，迭代矩阵P(n)的每一行都收敛到P(∞)的相应行，则该马尔可夫过程是收敛的。
四、证明推导为了证明收敛准则的有效性，我们需要进行推导。
假设有一个马尔可夫过程，其状态转移矩阵为P，其中元素Pij表示从状态i转移到状态j的概率。
推导过程如下：Step 1: 初始化迭代矩阵P(0)=P。
Step 2: 进行迭代计算，即P(n+1)=P(n)×P。
Step 3: 若满足收敛准则，即当n趋于无穷大时，迭代矩阵P(n)的每一行都收敛到P(∞)的相应行，则停止计算。
Step 4: 输出收敛结果，即迭代矩阵P(∞)。
马尔可夫过程收敛性分析准则
马尔可夫过程收敛性分析准则马尔可夫过程是一种在离散或连续时间和状态空间中描述随机变化的数学模型。
它具有“无后效性”的特征，即未来的状态仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关。
马尔可夫过程的收敛性分析是研究该过程在长时间内是否趋于稳定的重要问题。
本文将介绍马尔可夫过程收敛性的几个常用准则。
一、有限状态马尔可夫链收敛性准则对于有限状态马尔可夫链，其状态空间是有限的。
收敛性准则告诉我们在什么条件下，该过程的状态分布会趋于稳定。
1. 遍历性：一个有限状态马尔可夫链是遍历的，当且仅当从任意一个状态出发，经过有限步骤后，可以到达任意状态。
2. 不可约性：若有限状态马尔可夫链的任意两个状态都是连通的，即存在一条路径可以从任意一个状态转移到另一个状态，则称该马尔可夫链是不可约的。
3. 平稳分布：若有限状态马尔可夫链存在一个状态分布向量，使得该分布向量与转移概率无关，并且在经过足够长时间的转移后，状态分布保持不变，则称该分布向量为平稳分布。
定理：有限状态马尔可夫链是收敛的，当且仅当它是遍历的、不可约的，并且存在唯一的平稳分布。
二、连续时间马尔可夫链收敛性准则对于连续时间马尔可夫链，其状态变化是连续的。
收敛性准则告诉我们何时该过程的状态转移概率会趋于稳定。
1. 非爆发性：如果连续时间马尔可夫链从任意状态出发，经过有限时间可以返回该状态的概率为1，则称该马尔可夫链是非爆发的。
2. 非周期性：如果连续时间马尔可夫链不存在周期，即不存在一个正整数k，使得从任意状态出发，经过k个时间单位返回原来的状态的概率为1，则称该马尔可夫链是非周期的。
3. 平稳速率：对于连续时间马尔可夫链的平稳分布，若其达到平稳状态的速度快于马尔可夫链从初始状态到达其他状态的速度，则该平稳速率满足条件。
定理：连续时间马尔可夫链是收敛的，当且仅当它是非爆发的、非周期的，并且存在平稳分布。
三、其他收敛性准则除了上述几个常用的收敛性准则外，还存在其他判断马尔可夫过程收敛性的方法。
马尔可夫链收敛性分析与判定
马尔可夫链收敛性分析与判定马尔可夫链是一种在数学和计算机科学领域经常使用的模型，适用于描述具有“无后效性”的随机过程。
判断一个马尔可夫链是否会收敛至平稳分布是一个重要的问题，本文将从数学分析的角度介绍马尔可夫链的收敛性判定方法。
一、马尔可夫链的基本概念马尔可夫链是一种随机过程，其特点是在给定当前状态的情况下，未来状态只与当前状态有关，而与过去状态无关。
马尔可夫链由状态空间、初始状态分布和状态转移概率矩阵组成。
状态空间表示所有可能的状态集合，用S表示。
初始状态分布是指在时间0时，各个状态出现的概率分布。
状态转移概率矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。
二、马尔可夫链的收敛性分析马尔可夫链的收敛性分析主要关注的是它的平稳分布，即在经过足够长时间后，马尔可夫链的状态分布是否趋于稳定。
下面介绍两种常用的分析方法：1. 转移概率矩阵的幂法幂法是一种基于状态转移概率矩阵的特征值的分析方法，用于判断马尔可夫链是否具有唯一的平稳分布。
假设转移概率矩阵为P，其特征值为λ1, λ2, ..., λn，并按照大小排列，使得|λ1| ≥ |λ2| ≥ ... ≥ |λn|。
初始化一个向量v为任意非零向量，迭代计算v的模长不断逼近极限，即可得到平稳分布。
2. 马尔可夫链的遍历时间马尔可夫链的遍历时间表示从某一状态出发，平均需要多少步才能再次回到该状态。
如果马尔可夫链的遍历时间是有限的，则可以认为它是收敛的。
遍历时间可以通过数学方法进行计算，具体的推导过程较为复杂，在此不做详述。
需要注意的是，遍历时间只能判断马尔可夫链是否有限遍历，不能判断是否收敛至平稳分布。
三、实例分析为了更好地理解马尔可夫链的收敛性分析，我们举一个实际例子进行分析。
假设有一个马尔可夫链，描述了一个骰子的投掷过程。
该马尔可夫链的状态空间为骰子的6个面，初始状态分布为均匀分布，转移概率矩阵为：1/2 1/6 1/6 1/6 1/6 01/6 1/2 1/6 1/6 1/6 01/6 1/6 1/2 1/6 1/6 01/6 1/6 1/6 1/2 1/6 01/6 1/6 1/6 1/6 1/2 00 0 0 0 0 1根据转移概率矩阵的幂法，我们可以计算该马尔可夫链的平稳分布为：1/5 1/5 1/5 1/5 1/5 0由此可知，该马尔可夫链的平稳分布是存在且唯一的。
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则推导
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则推导马尔可夫过程是一种随机过程，其特点是当前状态的发展仅依赖于前一状态，与之前的历史状态无关。
在实际应用中，我们经常需要分析和判断马尔可夫过程的收敛性，以了解其稳定性和长期行为。
本文将探讨马尔可夫过程收敛性的分析方法，以及相关的判定准则的推导。
一、马尔可夫过程简介马尔可夫过程是一种基于马尔可夫性质的随机过程，其状态空间和状态变化规律固定。
其状态变化满足马尔可夫性质，即未来状态的发展仅仅依赖于当前状态，与过去历史状态无关。
该性质使得马尔可夫过程具有许多特殊的性质和应用。
二、马尔可夫链的收敛性分析在分析马尔可夫过程的收敛性时，我们通常关注其平稳分布，即随机变量在长期演化后的稳定分布情况。
一般而言，我们希望得到的是一个极限分布，即随机变量的分布在长时间下趋于稳定。
1. 极限分布的定义对于一个马尔可夫链，如果它的状态转移概率矩阵稳定在一个固定的分布上，则该分布被称为极限分布。
极限分布表示了在长时间下，马尔可夫链各个状态的出现频率。
2. 平稳条件为了说明一个马尔可夫链是否收敛，我们需要满足一定的条件。
对于有限状态空间的马尔可夫链，平稳条件是其极限分布存在且唯一。
而对于无限状态空间的马尔可夫链，平稳条件是其极限分布存在且满足马尔可夫链的稳态方程。
三、马尔可夫过程收敛性判定准则推导在实际分析中，我们常常需要根据已知条件来判断马尔可夫过程的收敛性。
以下是一些常见的判定准则：1. 有限状态空间的马尔可夫链：若状态空间有限，则可以通过计算状态转移概率矩阵的幂次，判断是否趋于稳定。
如果随着幂次的增加，状态转移概率矩阵趋于一个固定值，则该马尔可夫链收敛。
2. 无限状态空间的马尔可夫链：若状态空间无限，则需要通过建立方程组来求解极限分布。
具体方法包括状态转移概率矩阵的稳态方程、极限方程的解等。
3. 马尔可夫链的不可约性：马尔可夫过程的不可约性是指任意两个状态之间都存在一条路径可以实现转移。
马尔可夫链收敛性分析与判定
马尔可夫链收敛性分析与判定马尔可夫链是一种随机过程，具有无记忆性和马尔可夫性质。
在很多应用中，我们需要分析和判定马尔可夫链的收敛性，以便对系统的稳定性和性能进行评估。
本文将介绍马尔可夫链收敛性的分析方法，并探讨如何判断一个马尔可夫链是否收敛。
一、马尔可夫链和收敛性简介马尔可夫链是一种随机过程，其状态空间为有限集合或可数集合。
在任意时刻，一个马尔可夫链只处于状态空间中的一个状态。
状态的转移是根据一定的概率分布进行的，且当前状态只与前一状态有关，而与其历史状态无关，这就是马尔可夫链的无记忆性。
具体地说，如果一个马尔可夫链在经过一段时间后，其状态分布逐渐稳定在一个固定的分布上，我们称之为马尔可夫链的收敛。
二、马尔可夫链收敛性的分析方法1.平稳分布马尔可夫链的收敛性与平稳分布密切相关。
平稳分布是指一个马尔可夫链在长时间演化后所达到的稳定分布。
对于有限状态空间的马尔可夫链，平稳分布可以通过求解马尔可夫链的转移概率矩阵的不动点来得到。
2.转移概率矩阵转移概率矩阵是描述马尔可夫链状态转移概率的矩阵。
对于一个马尔可夫链，其转移概率矩阵应满足以下条件：每行元素之和为1，且每个元素非负。
通过计算转移概率矩阵的特征值和特征向量，可以得到马尔可夫链的平稳分布。
3.遍历性和正常性遍历性是指从任意状态出发，存在有限步骤可以到达所有其他状态。
如果一个马尔可夫链是遍历的，那么它的平稳分布是唯一的。
正常性是指从任意状态出发，经过有限步骤后可以回到该状态。
正常的马尔可夫链一定是遍历的。
三、马尔可夫链收敛性的判定1.不可约性如果一个马尔可夫链是不可约的，即从任意状态出发都可以到达其他任意状态，那么可以判定该马尔可夫链是遍历且正常的，从而存在唯一的平稳分布。
2.非周期性对于一个具有有限状态空间的马尔可夫链，如果存在一个状态，从该状态出发，经过一定步数后又回到该状态，并且这个步数是有限的，那么该马尔可夫链是周期的，不存在平稳分布。
当马尔可夫链不存在周期性时，存在唯一的平稳分布。
马尔可夫链蒙特卡洛采样方法中的马尔可夫链收敛速度分析
马尔可夫链蒙特卡洛采样（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法是一种统计学习中常用的技术，它通过模拟马尔可夫链的转移过程来实现对复杂概率分布的采样。
在实际应用中，对MCMC算法的收敛速度进行分析是非常重要的，因为它决定了算法的效率和稳定性。
本文将从理论和实践两个方面来探讨马尔可夫链收敛速度的分析方法。
首先，我们来看一下MCMC方法的基本原理。
MCMC方法是一种基于马尔可夫链的随机采样方法，其核心思想是通过构建一个马尔可夫链，使得该链的平稳分布恰好是我们希望采样的目标分布。
在MCMC方法中，我们首先选择一个合适的转移核函数，然后通过不断地迭代，从而逼近目标分布。
然而，MCMC方法存在一个关键问题，即如何确定马尔可夫链的收敛速度。
下面我们将从数学角度和实践角度来分析这个问题。
从数学角度来看，马尔可夫链的收敛速度可以通过研究其遍历时间（mixing time）来进行分析。
遍历时间是指从任意一个起始状态出发，使得马尔可夫链能够达到平稳分布的时间。
对于遍历时间的分析往往需要考虑马尔可夫链的不可约性、周期性和正常态等性质。
通常情况下，我们可以通过研究马尔可夫链的谱（spectral）性质来估计其遍历时间。
谱方法是一种常用的分析马尔可夫链收敛速度的数学工具，它通过研究马尔可夫链转移矩阵的特征值和特征向量来估计遍历时间。
谱方法的优点是能够提供较为准确的收敛速度估计，但是在实际计算中可能会面临复杂的数值计算和数学推导。
除了数学方法之外，我们还可以从实践角度来分析马尔可夫链的收敛速度。
在实际应用中，通常采用一些统计学的方法来评估MCMC算法的收敛速度。
例如，我们可以通过观察马尔可夫链的轨迹、自相关函数和收敛诊断统计量来评估其收敛性。
自相关函数是一种用于检验时间序列相关性的统计工具，我们可以通过计算马尔可夫链的自相关函数来评估其收敛速度。
此外，收敛诊断统计量是一些用于检验马尔可夫链收敛性的统计量，例如Gelman-Rubin统计量和Raftery-Lewis统计量等。
马尔可夫过程收敛性分析与判定
马尔可夫过程收敛性分析与判定马尔可夫过程是一种随机过程，其特点在于未来的状态仅仅取决于当前的状态，而与过去的状态无关。
在实际应用中，对于马尔可夫过程的收敛性进行准确的分析和判定具有重要的意义。
本文将探讨马尔可夫过程的收敛性分析与判定方法。
一、马尔可夫链和马尔可夫过程的基本概念为了对马尔可夫过程的收敛性进行分析，首先需要了解马尔可夫链和马尔可夫过程的基本概念。
马尔可夫链是指一个序列，其中每个状态只依赖于前一个状态。
马尔可夫链具有无记忆性，即过程不会受到过去的状态的影响。
一个马尔可夫链可以由状态空间和转移概率矩阵完全确定。
马尔可夫过程是马尔可夫链的一个扩展，其状态可以是连续的。
马尔可夫过程可以用一个连续参数来表示。
二、马尔可夫过程的收敛性定理在对马尔可夫过程的收敛性进行分析时，一个重要的定理是马尔可夫过程的收敛性定理。
该定理描述了在一定条件下，马尔可夫过程会收敛到一个稳定状态。
具体来说，设马尔可夫过程的状态空间为S，转移概率矩阵为P。
如果存在一个概率向量π，满足以下两个条件：1. πP = π （平稳性条件）2. 对于任意的初始分布向量α，当n趋向于无穷大时，αP^n收敛到π（收敛性条件）则称π为马尔可夫过程的稳定分布。
三、马尔可夫过程收敛性分析的方法在实际应用中，我们通常通过以下几种方法来分析和判定马尔可夫过程的收敛性。
1. 转移概率矩阵的特征分析法：通过计算转移概率矩阵的特征值和特征向量，可以判断马尔可夫过程是否存在稳定分布。
如果特征值的最大模小于1，则存在稳定分布。
2. 迭代法：通过迭代计算转移概率矩阵的幂，可以观察到在n趋向于无穷大时，矩阵的幂逐渐收敛。
当矩阵的幂收敛时，可以判断马尔可夫过程存在稳定分布。
3. 马尔可夫链蒙特卡洛模拟：通过模拟马尔可夫链的随机变化过程，观察其状态的变化情况。
当模拟结果呈现稳定的分布时，可以判定马尔可夫过程的收敛性。
四、马尔可夫过程收敛性的应用实例马尔可夫过程的收敛性分析在实际应用中有着广泛的应用。
马尔可夫过程收敛性分析方法与判定准则
马尔可夫过程收敛性分析方法与判定准则马尔可夫过程是一种随机过程，具有马尔可夫性质，即未来状态的发展只取决于当前状态，与过去状态无关。
在许多实际应用中，我们需要分析马尔可夫过程的收敛性，以便预测其长期行为。
本文将介绍马尔可夫过程收敛性分析方法和判定准则。
一、马尔可夫链的收敛性马尔可夫链是马尔可夫过程的最简形式，由一系列状态和状态转移概率组成。
收敛性是指随着时间的推移，马尔可夫链的状态分布逐渐趋近于稳定的分布。
以下是常用的判定准则：1. 归结收敛准则（依据状态转移概率）如果一个状态无法再次被访问或从该状态出发到达其他状态的概率为零，则该状态是不可达的。
如果一个状态是不可达的，并且不存在其他状态与之互通，则该状态是终结状态。
如果马尔可夫链的状态空间中不存在终结状态，且所有状态之间均可达，则称该马尔可夫链是非周期的。
在非周期马尔可夫链中，如果存在一个状态i，使得从该状态出发，经过有限步骤就可以到达任意状态j，那么状态i是可达的。
如果马尔可夫链中的每一个状态都是可达的，则称该马尔可夫链是连通的。
当马尔可夫链是非周期、连通的时候，我们可以使用归结收敛准则来判断其收敛性。
2. 平稳分布收敛准则（依据平稳分布）一个马尔可夫链在无限时间后，如果其状态分布向一个稳定的分布演化，称该马尔可夫链是收敛的。
如果一个马尔可夫链是非周期和连通的，且其满足细致平稳条件，则一定存在一个平稳分布。
根据平稳分布收敛准则，我们可以通过计算平稳分布来判断马尔可夫链的收敛性。
二、马尔可夫决策过程的收敛性马尔可夫决策过程是马尔可夫过程在决策问题中的应用。
在马尔可夫决策过程中，我们研究如何选择行动，以最大化长期回报。
下面是马尔可夫决策过程的收敛性分析方法：1. 值迭代法值迭代法是一种基于迭代的方法，用于求解马尔可夫决策过程的最优策略。
该方法通过迭代计算每个状态的值函数，直到收敛为止。
当值函数收敛时，我们可以确定最优策略，并判断马尔可夫决策过程的收敛性。
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则设计构造推导证明
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则设计构造推导证明马尔可夫过程收敛性分析马尔可夫过程是一类重要的随机过程，其特点是未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。
在许多实际应用中，我们常常关注马尔可夫过程的收敛性，即该过程是否会逐渐趋于稳定状态。
本文将对马尔可夫过程的收敛性进行分析，并介绍一些判定准则的设计构造和推导证明。
一、马尔可夫过程基本概念回顾马尔可夫过程，又称为无记忆随机过程，是指在任意给定时刻的状态，其未来状态只与当前状态有关，并且与过去状态无关。
我们可以用离散时间的马尔可夫链和连续时间的马尔可夫过程来描述这一类随机过程。
在本文中，我们仅讨论离散时间的马尔可夫链。
对于一个马尔可夫链，其状态空间可以定义为一个有限或者可数的集合。
每个状态之间存在状态转移概率，即在每个时刻，从当前状态转移到下一个状态的概率已知且固定。
马尔可夫链的状态转移概率可以用状态转移矩阵来表示。
二、马尔可夫过程的收敛性分析在许多应用中，我们关注的是马尔可夫过程的稳定性，即当时间趋于无穷时，该过程是否会逐渐趋于一个稳定状态。
为了分析马尔可夫过程的收敛性，我们需要引入平稳分布的概念。
1. 平稳分布对于一个马尔可夫链，如果存在一个非负的向量π，满足以下条件：(1) π是一个概率分布向量；(2) π与该马尔可夫链的转移矩阵相乘后，得到的结果仍然等于π。
则称π为该马尔可夫链的平稳分布，也称为稳态分布或者不变分布。
当马尔可夫链的初始分布与平稳分布相同的时候，经过无限次转移后，该过程将收敛到平稳分布。
2. 收敛性判定准则根据平稳分布的概念，我们可以得到以下收敛性判定准则：(1) 马尔可夫链是有限状态的，且存在一个状态i，使得该状态有且仅有一个转移概率不为零。
则该马尔可夫链具有平稳分布。
(2) 马尔可夫链是周期性的，即存在一个整数d>1，使得从状态i出发，经过d次转移才能回到状态i。
则该马尔可夫链不存在平稳分布。
(3) 马尔可夫链是非周期性的，且所有状态都是非常远可达状态。
马尔可夫链收敛性的判定准则
马尔可夫链收敛性的判定准则马尔可夫链是一种随机过程，它具有无记忆性，即在给定当前状态的条件下，其未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。
马尔可夫链的收敛性是指在一定条件下，马尔可夫链的状态分布会趋于一个稳定的状态。
本文将介绍马尔可夫链的收敛性判定准则。
一、马尔可夫链的基本概念在开始介绍马尔可夫链的收敛性判定准则之前，先来了解一些马尔可夫链的基本概念。
1.1 状态空间马尔可夫链的状态空间是指可能的状态的集合，通常用S表示。
状态空间可以是有限的，也可以是无限的。
1.2 转移概率马尔可夫链的转移概率是指在给定当前状态的条件下，下一个状态的概率分布。
转移概率可以用矩阵表示，通常称为转移矩阵。
1.3 马尔可夫性马尔可夫链的马尔可夫性是指在给定当前状态的条件下，未来状态的概率分布只与当前状态有关，与过去状态无关。
这是马尔可夫链的核心特性。
二、马尔可夫链的收敛性判定准则马尔可夫链的收敛性判定准则可以通过研究其转移概率矩阵的特征值和特征向量来得到。
2.1 特征值特征值是转移概率矩阵的本征性质，它描述了马尔可夫链的稳定性。
如果特征值存在，并且所有的特征值的模都小于1，则说明马尔可夫链是收敛的。
2.2 平稳分布平稳分布是指在马尔可夫链中，状态分布在长期情况下不再发生变化，即状态分布趋于稳定。
平稳分布可以通过转移概率矩阵的特征向量得到，特征向量对应的特征值为1。
如果马尔可夫链存在平稳分布，则说明马尔可夫链是收敛的。
2.3 静态分布静态分布是指马尔可夫链在某一时刻的状态分布。
如果马尔可夫链的状态分布随着时间的推移趋于平稳，则说明马尔可夫链是收敛的。
三、马尔可夫链收敛性的应用马尔可夫链的收敛性在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：3.1 随机游走随机游走是指在一个有限的状态空间中，根据一定的概率进行转移。
如果随机游走的转移满足马尔可夫链的条件，那么可以利用马尔可夫链的收敛性来研究随机游走的稳定性。
3.2 PageRank算法PageRank算法是一种评估网页重要性的算法，它利用了马尔可夫链的收敛性。
马尔可夫链的收敛与平稳分布
马尔可夫链的收敛与平稳分布马尔可夫链是一类特殊的随机过程，其特点是当前状态只依赖于前一时刻的状态，与过去的状态无关。
在实际问题中，马尔可夫链被广泛应用于模型的建立和分析，其中重要的概念之一就是收敛与平稳分布。
一、马尔可夫链的定义及基本性质马尔可夫链是由一系列状态和状态转移概率组成的随机过程。
设马尔可夫链的状态空间为S={s1,s2,...,sn}，则其状态集合可表示为S={X1,X2,...,Xn}。
若对于任意的i，j∈S，有P(Xn+1=sj|X1=si,X2=xi2,...,Xn=xin)=P(Xn+1=sj|Xn=si)，则称马尔可夫链具有马尔可夫性。
马尔可夫链的基本性质包括：1. 非周期性：如果对于任意的i∈S，有gcd{n>=1:P(Xn=sj|X1=si)>0}=1，则称马尔可夫链为非周期性的。
2. 不可约性：如果任意两个状态i和j都是连通的，即存在一个数m>0，使得P(Xm=j|X0=i)>0，则称马尔可夫链为不可约的。
3. 遍历性：如果对于任意的i,j∈S，存在一个正整数m，使得P(Xm=j|X0=i)>0，则称状态j是从状态i可达的，若所有状态都是相互可达的，则称马尔可夫链是遍历的。
二、马尔可夫链的收敛性马尔可夫链的收敛性是指在经过足够长的时间后，马尔可夫链的状态会趋于稳定。
如果对于任意的i,j∈S，存在一个正整数m，使得对于所有的n>=m，有P(Xn=j|X0=i)=πj，则称马尔可夫链具有平稳分布，其中πj表示状态j的平稳概率。
马尔可夫链的收敛性可以通过迭代求解得到。
假设初始状态概率向量为π0=(p1,p2,...,pn)，则在经过k次迭代后，状态概率向量为πk=(p1(k),p2(k),...,pn(k))，其中pk(i)=P(Xk=i)。
迭代的过程中，通过状态转移矩阵P与初始状态概率向量的乘积得到下一时刻的状态概率向量：πk+1 = πk * P当迭代次数趋近于无穷大时，即k→∞，状态概率向量将收敛于平稳概率向量π=(π1,π2,...,πn)，即lim(k→∞) πk = π三、马尔可夫链的平稳分布计算方法在实际应用中，求解马尔可夫链的平稳分布是十分重要的。
第六章基于有限马尔可夫链的收敛性分析 ppt课件
**0
(1+2+3)/3=2
*1*
(2+3)/2=2.5
*00
1/1=1
9
6.1 模式定理
定理6.1(模式定理) 设 P ( t) { v 1 ( t)v 2 , ( t) , ,v N ( t)} 表示SGA在第t代时的种群，SGA的杂交概率和 变异概率分别为 p c 和 p m，H为任一模式，M(H,t) 表示第t代种群 P ( t ) 中与H匹配个体的个数，则有 估计式
对v的每一位相互独立地进行变异，当且仅当变 异算子在H的 o(H ) 个确定位置上不对v进行变异 时，经变异算子后所得到的个体仍然属于H。因 为对v的某一位进行变异的概率为 pm , 所以对某 一位不进行变异的概率为 1 pm, 于是属于模式H 中个体v经变异后仍然属于模式H的概率为
16
(1pm)o(H)
n
那么有 0 pij 1且有 pij 1,i 1,2,,n
j1
22
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
设{xt:t0,1,2, }是一有限齐次马尔可夫链，对任 一时刻 t(t0,1 ,2),该马尔可夫链在时刻t的一维 分布定义为
p j(t) p { x t a j}j ,1 ,2 , ,n
一维分布可以表示为向量形式
(H)o(H)
l1
pm
17
6.1 模式定理
推论6.1 在SGA中，定义长度较短、低阶且适应 值大于种群平均适应值的模式H，在种群中的数 目呈指数增长。
证 设对任意 t t, 都有
f (H,t) C f (t)
其中C为一个常数。并设
KC1pcl( H 1)o(H )pm
18
6.1 模式定理
马尔可夫链收敛分析
目录
• 引言 • 马尔可夫链的收敛性 • 马尔可夫链的收敛定理 • 马尔可夫链的应用 • 马尔可夫链的扩展 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
马尔可夫链是一种随机过程，其中未来的状态只依赖于当前 的状态，而与过去的状态无关。这种性质使得马尔可夫链在 许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、机器学习、统 计学等。
状态转移矩阵的收敛性
状态转移矩阵的收敛性是指随着时间 的推移，状态转移矩阵的极限行为。
判断状态转移矩阵是否收敛的一种常用方法 是计算其极限矩阵，如果极限矩阵的所有元 素都是非零的，那么状态转移矩阵就是收敛 的。
如果状态转移矩阵是收敛的，那么随 着时间的推移，马尔可夫链的状态分 布会趋于稳定。
收敛速度与稳定性
机器学习优化
在机器学习中，马尔可夫链常用于优化神经网络的权重和结构，通过不断迭代更新网络参数以最小化 损失函数。
在自然语言处理中的应用
文本生成
语义分析
马尔可夫链模型被用于生成自然语言文本， 如新闻、小说等，通过模拟文本的生成过程。
马尔可夫链在语义分析中用于表示词义之间 的关系，以及进行词义消歧和语义角色标注 等任务。
定义
非齐次马尔可夫链是指状态转移概率与当前时间有关。
性质
非齐次马尔可夫链的状态转移概率随时间变化，因此 其状态分布不具有平稳性。
应用
在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域有广 泛应用，如隐马尔可夫模型、条件随机场等。
马尔可夫链蒙特卡洛方法
定义
马尔可夫链蒙特卡洛方法是一种基于马尔可夫链的随机抽样方法， 用于估计数学、物理和工程领域中的复杂系统的性质。
在实际应用中，我们常常需要了解马尔可夫链的收敛性质， 即随着时间的推移，马尔可夫链的状态分布是否会趋于稳定 。
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则
马尔可夫过程收敛性分析与判定准则马尔可夫过程（Markov process）是一种具有马尔可夫性质的随机过程，其随机性质只与其当前状态有关，与其过去的状态无关。
在实际问题中，我们常常需要对马尔可夫过程的收敛性进行分析与判定。
本文将围绕这一主题展开探讨，并提出相应的准则。
一、马尔可夫过程的基本概念马尔可夫过程是指具有马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫性质是指在已知当前状态下，未来的状态与过去的状态无关。
马尔可夫链（Markov chain）是一个离散时间的马尔可夫过程，由一系列有限或可数个状态组成。
每个状态之间的转移由一组概率描述，称为转移概率。
二、收敛性分析方法1. 平稳分布对于一个马尔可夫链，如果存在一个稳定的分布，使得随着时间的推移，随机过程收敛于该分布，则称该马尔可夫链是收敛的。
平稳分布是概率向量，表示每个状态的长期比例。
2. 状态转移概率矩阵状态转移概率矩阵描述了一个马尔可夫链中每个状态之间的转移概率。
通过分析状态转移概率矩阵的特征值和特征向量，可以判断马尔可夫链的收敛性。
3. 时间平稳性对于一个时间齐次的马尔可夫链，如果其状态转移概率矩阵与时间无关，则称其具有时间平稳性。
时间平稳性可以简化收敛性的分析，并提供更容易计算平稳分布的方法。
三、收敛性判定准则1. 集中条件马尔可夫链的收敛性与其转移概率的集中条件密切相关。
如果一个马尔可夫链的状态转移概率在绝大多数情况下都集中在某个子集上，并且在该子集上有较高的概率，那么这个马尔可夫链很可能是收敛的。
2. 遍历条件遍历性是指能够从任一状态转移到任意其他状态的条件。
如果一个马尔可夫链具有遍历性，并且它的状态空间是有限的，则该马尔可夫链是非周期的。
非周期的马尔可夫链很可能是收敛的。
3. 不可约条件不可约性是指任意两个状态之间都存在一条路径，可以通过有限的步骤从一个状态转移到另一个状态。
如果一个马尔可夫链是不可约的，并且它的状态空间是有限的，则该马尔可夫链是非周期且遍历的，很可能是收敛的。
马尔可夫链收敛性的充要条件
马尔可夫链收敛性的充要条件马尔可夫链是一种随机过程，具有"无记忆性"的特点。
如果一个随机过程在给定其过去的条件下，其未来的状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关，那么这个随机过程被称为马尔可夫链。
对于一个马尔可夫链，我们希望了解它是否会趋向于一个稳定的状态，即是否会收敛。
下面是马尔可夫链收敛性的充要条件：1. 有限状态空间：马尔可夫链的状态必须是有限的，即存在有限个不同的状态。
这是因为对于无限状态空间的马尔可夫链，由于状态的无限性，可能会出现概率无法收敛的情况。
2. 不可约性：一个马尔可夫链是不可约的，意味着从任意一个状态出发，都能够到达其他任意状态。
这保证了马尔可夫链的转移概率分布是连通的，不会形成孤立的状态。
3. 非周期性：如果一个马尔可夫链在某个状态k上形成了一个周期，即从状态k出发，经过固定步长后又回到状态k，那么该马尔可夫链的周期必须为1，即非周期性。
否则，周期性将干扰概率的收敛性。
4. 集中性：马尔可夫链需要满足集中性的条件，即存在一个大于0的整数m，使得对于任意状态i和任意时间n，都有P(X_n=i)>0，其中X_n表示第n步后的状态。
这表示任意状态都有可能在有限步内到达。
综合以上条件，一个马尔可夫链只有在有限状态空间、不可约、非周期以及集中性的情况下，才能够满足收敛性的要求。
马尔可夫链的收敛性是由其转移概率矩阵决定的。
转移概率矩阵的元素表示了从一个状态到另一个状态的转移概率，如果该矩阵满足收敛条件，那么马尔可夫链就会在一定的步数后收敛到一个稳定状态。
在实际应用中，马尔可夫链的收敛性是一个重要的性质。
许多经典的随机模型，如PageRank算法和隐马尔可夫模型，都是基于马尔可夫链的收敛性来进行建模和计算的。
总结起来，马尔可夫链的收敛性的充要条件包括有限状态空间、不可约性、非周期性以及集中性。
这些条件确保了马尔可夫链在一定的步数后能够收敛到一个稳定的状态。
马尔可夫链的收敛性在许多实际应用中具有重要的意义，对于建模和计算具有指导和参考价值。
马尔可夫链模型的稳定性与收敛性分析
马尔可夫链模型的稳定性与收敛性分析马尔可夫链是一种随机过程，它具有“无记忆”的特性，即在给定当前状态的情况下，未来的状态只与当前状态有关，与过去的状态无关。
马尔可夫链模型被广泛应用于许多领域，如金融、生物学、自然语言处理等。
本文将对马尔可夫链模型的稳定性和收敛性进行分析。
一、马尔可夫链的定义与特性马尔可夫链是一种离散时间、离散状态的随机过程，它由状态空间和状态转移概率矩阵组成。
状态空间表示系统可能的状态集合，状态转移概率矩阵表示从一个状态到另一个状态的转移概率。
马尔可夫链具有以下特性：1. 无后效性：未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。
2. 马尔可夫性：状态转移概率在任意两个时刻之间都保持不变。
二、马尔可夫链的稳定性分析稳定性是指马尔可夫链在长期运行后，状态分布是否会趋于一个稳定的状态。
稳定性分析可以通过计算马尔可夫链的平稳分布来进行。
1. 平稳分布对于一个马尔可夫链，如果存在一个概率分布π，使得在任意时刻 t ，状态分布都满足P(X_t = i) = π_i ，则称π为该马尔可夫链的平稳分布。
平稳分布满足以下条件：- 非负性：π_i ≥ 0，对于所有状态 i。
- 归一性：Σ(π_i) = 1，所有状态的概率之和等于1。
2. 细致平稳条件细致平稳条件是判断马尔可夫链是否具有平稳分布的一个重要条件。
对于一个马尔可夫链，如果存在一个概率分布π，并且对于任意状态i 和j ，满足以下条件：π_i * P(i, j) = π_j * P(j, i)则称该马尔可夫链满足细致平稳条件。
3. 收敛性马尔可夫链的收敛性是指在长时间运行后，状态分布是否趋于平稳。
如果一个马尔可夫链满足细致平稳条件，则它是收敛的。
三、马尔可夫链的收敛速度分析马尔可夫链的收敛速度是指马尔可夫链从初始状态到达平稳分布的速度。
收敛速度可以通过计算马尔可夫链的转移概率矩阵的特征值和特征向量来进行分析。
1. 特征值与特征向量对于一个马尔可夫链的转移概率矩阵 P ，如果存在一个常数λ 和一个非零向量v ，使得Pv = λv ，则λ 称为 P 的特征值，v 称为对应于特征值λ 的特征向量。
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(1 pm )o ( H )
因此，经选择、杂交、变异操作后，第t+1代中 包含模式H的个体数目 M ( H , t 1) 有以下估计式：
f (H , t) (H ) 1 pc (1 pm )o ( H ) f (t ) l 1
M ( H , t 1) M ( H , t )
6.1 模式定理
值得注意的是原来属于H中的个体经杂交后也有 可能仍然属于H。例如 若在上面的例子中 111000与001100进行杂交，杂交位置仍为3，那 么杂交后所得到的两个子串为111100和001000， 其中后代111100仍然属于H。
6.1 模式定理
由上所述，属于模式H的个体经杂交后不属于模 式H的概率至多为
f (H , t) (H ) M ( H , t 1) M ( H , t ) 1 pc o( H ) pm f (t ) l 1
其中 f (t ) 为P(t)中个体的平均适应值，为个体的 l 编码长度。
6.1 模式定理
证 首先考虑选择对模式H的影响。 由于SGA采用基于适应值比例的选择策略，所以 在第t代种群 P (t ) 中，与H匹配的个体被选择作 为父体的个数的期望值为
个与H匹配的个体。
6.1 模式定理
最后讨论变异算子对模式H的影响。 对于一个属于模式H的个体v，变异算子以概率 pm 对v的每一位相互独立地进行变异，当且仅当变 异算子在H的 o(H ) 个确定位置上不对v进行变异 时，经变异算子后所得到的个体仍然属于H。因 为对v的某一位进行变异的概率为 pm , 所以对某 一位不进行变异的概率为 1 pm , 于是属于模式H 中个体v经变异后仍然属于模式H的概率为
( p1 (0), p2 (0), , pn (0)) P t p(0) P t
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
由上式知，有限齐次马尔可夫链在任一时刻t的 分布由初始分布和转移矩阵所确定。 定义6.7设 A ( aij ) R nn是一个n阶矩阵，
(1) 若 aij 0, i 1, , n; j 1, , n, 则称A是非负的,
6.1 模式定理
定义6.2 模式H中确定位置的个数称为模式H的 阶，记为 o(H ) 。 例6.2 o(*0101) 4, o(0 * *1*) 2 定义6.3 模式H中第一个确定位置与最后一个确 定位置之间的距离称为模式H的定义长度，记为
(H ).
例6.3 (*0101) 5 2 3, (0 * 1 * **) 3 1 2,
6.1 模式定理
定义6.5 假设 P ( t ) {v1 ( t ), v2 ( t ), , v N (t )} 表示 SGA在第t代时的种群，f 为SGA所使用的适应 函数，H为任一模式，则称P(t)中与模式H匹配 的个体的平均适应值为模式H在第t代的适应值， 记为 f ( H , t ), 即有
N
v H P ( t )
v P ( t )
f (v ) M(H , t) M(H , t) f (v ) f (v )
v H P ( t ) v P ( t )
f (v )
M(H , t) f (H , t) f (t )
N
6.1 模式定理
再考虑杂交算子对模式的影响。 杂交算子随机地选取1到 l 1 中的一个位置，并 交换两个父体中所选取位置右边的子串。显然， 若选取的杂交位置不在模式H的第一个确定位置 和最后一个确定位置之间，那么原来属于H中的 个体经杂交后仍然属于H。 若所选取的杂交位置在模式H的第一个确定位置 和最后一个确定位置之间，那么原来属于H中的 个体经杂交后有可能不再属于H。
于是推论成立。
6.1 模式定理
例如，
P(t ) {001101 101011 100100 111000,001100,101100 , , , }
H *1* * * 0 *
那么有 111000 H , 若111000与101011进行杂交， 且随机选择的杂交位置为3，杂交后所得到的两 个后代分别为111011和101000，这两个后代均 不属于H。
(*1 * **) 2 2 0
6.1 模式定理
定义6.4 设s是一个长度为 l 的二进制位串，H是 一个长度为 l 的模式，若 s H , 则称s与模式H匹 配。 例6.4 二进制位串00与下列模式匹配：00，*0， 0*，**。 二进制位串110与下列模式匹配：110，*10，1*0， 11*，**0，*1*，1**，***。 显然一个长度为 l 的二进制位串与 2 l 个不同的 模式匹配。
6.1 模式定理
推论6.1 在SGA中，定义长度较短、低阶且适应 值大于种群平均适应值的模式H，在种群中的数 目呈指数增长。
证 设对任意 t t , 都有
f ( H , t ) C f (t )
其中C为一个常数。并设
(H ) K C 1 pc o( H ) pm l 1
1 f (H , t) H P (t )
vH P ( t )
f (v )
6.1 模式定理
例6.5 假定当前种群中的个体及适应值如表6.1 所示，则模式H及其适应值如表6.2所示。
表6.1 个体及其适应值 个体 101 100 010 110 适应值 5 1 2 3 表6.2 模式及其适应值 f(H,t) (5+1+2+3)/4=2.75
记为 A 0 (2) 若 aij 0, i 1, , n; j 1, , n, 则称A是正的, 记 为A0
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
定义6.8 设 A ( aij ) 是n阶非负矩阵， (1) 若存在正整数k, 使得 Ak 是正的, 则称A是本原的 (2) 若存在方阵C，T，使得通过相同的行和列的置 换可将矩阵A变换成形式
第六章
遗传算法的理论基础
武汉大学计算机学院
6.Байду номын сангаас 模式定理
模式定理是由Holland所提出的，其目的是从理 论上解释遗传算法的有效性。 Holland的模式定理是针对简单遗传算法(SGA) 而言的，即假定在遗传算法中，种群的规模不 变，使用二进制编码、基于适应值比例的选择 策略、单点杂交算子和通常的变异算子。 定义6.1字符集{0,1,*}上的一个字符串称为一个 模式。
(
H
*** **0 *1* *00
1+2+3)/3=2 (2+3)/2=2.5 1/1=1
6.1 模式定理
定理6.1(模式定理) 设 P (t ) {v1 (t ), v2 (t ), , v N (t )} 表示SGA在第t代时的种群，SGA的杂交概率和 变异概率分别为 pc 和 pm，H为任一模式， ( H , t ) M 表示第t代种群 P (t ) 中与H匹配个体的个数，则有 估计式
C 0 R T
则称A是可约的，否则称A为不可约的； (3) 若 aij 1, i 1,2, , n 则称A是随机的
j 1 n
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
显然, 每个正矩阵都是本原的
引理6.1 若A，B是n阶随机矩阵，则AB也是n阶 随机矩阵。 证 矩阵AB第i行元素之和为
pc
(H )
l 1
因而，属于模式H的个体经杂交后仍属于模式H 的概率至少为 (H )
1 pc l 1
6.1 模式定理
由于选择和杂交是相互独立的，所以经过选择 和杂交后种群中近似地有
M(H , t) f (H , t) (H ) 1 pc f (t ) l 1
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
若转移概率与时间t无关，即对任 ai , a j S 和任两 时刻 t1 , t2 都有 pij ( t1 ) pij ( t2 ) pij , 则称该马尔可夫 链是齐次的，此时称 P ( pij ) nn 为该齐次马尔可夫 链的转移矩阵。
f (H , t) (H ) M(H , t) 1 pc l 1 (1 o( H ) pm ) (若pm 1) f (t ) f (H , t) (H ) M(H , t) 1 pc o( H ) pm f (t ) l 1
6.1 模式定理
当 K 1 时，由定理2.1知
M(H , t) f ( H , t 1) o( H ) M ( H , t 1) 1 pc l 1 o( H ) pm f ( t 1) M ( H , t 1) K M ( H ,0) K t
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
定义6.6设 { xt : t 0,1,2, } 是一随机变量序列, 随机 变量 xt ( t 0,1,2, ) 在有限状态空间 S {a1 , a2 , , an }上 取值。若对任意k 0 及 ai , a j , ai0 , ai1 , , aik 1 S , 都有
p j ( t ) p{ xt a j }, j 1, 2, , n
一维分布可以表示为向量形式
p( t ) ( p1 ( t ), p2 ( t ), , pn ( t ))
6.2基于有限马尔可夫链的收敛性分析
p j ( t ) p{ xt a j }
P ( xt a j | xt 1 ai )P ( xt 1 ai )