Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Вычисление финальных вероятностейКак показано в [3], вычисление финальных вероятностей нахождения цифровой системы в том или ином состоянии достаточно просто реализуется при известном начальном распределении и заданной матрице перехода. В этом случае, для описания цифровой системы используется матрица вероятности перехода системы из состояния в состояние, величины элементов которой зависят от моментов времени . Когда отсутствует зависимость величин вероятностей перехода системы из одного состояния в другое состояние от момента времени , т.е. , то такие цепи Маркова называются однородными. Основной особенностью однородных матриц вероятностей перехода является то, что сумма вероятностей в каждой ее строке равна единице. Это объясняется тем, что если количество строк матрицы соответствует количеству состояний, то элементы каждой строки описывают вероятность пребывания соответствующего элемента цифровой системы в том или ином состоянии. В том случае, когда в рассматриваемой цифровой системе отсутствуют поглощающие состояния, т.е. состояния, при достижении которых (или которого) система перестает изменяться под воздействием соответствующих сигналов, то такие системы описываются цепями Маркова, называемыми эргодическими [3]. Однако полной характеристикой системы, описываемой однородными эргодическими цепями Маркова, является ее описание при помощи финальной матрицы вероятностей , которая определяется в виде , где – вектор-строка начальных состояний цифровой системы; – количество шагов, за которое система из первоначального состояния, описываемого , перейдет в финальное состояние, описываемое матрицей . Как показано в [3], после определенного числа шагов финальное состояние системы полностью определяется величиной , т.е.
. (5.2)
Выражение (5.2) показывает, что цифровая система через определенное число шагов «забывает» свое первоначальное состояние и ее финальное состояние полностью зависит от элементов матрицы вероятностей перехода . Пример 16. Рассмотрим, на числовом примере, как изменяются матрицы перехода и безусловные вероятности состояний с ростом числа в выражении (5.2) [3]. Положим, что нужно определить финальные вероятности цифровой системы. Для этого воспользуемся соотношением (5.2). Пусть матрица вероятностей перехода из состояния в состояние задается в виде
Последовательно возводя эту матрицу во вторую, третью, четвертую и пятую степени, получаем
Видно, что после пятой итерации матрица перехода вырождается в матрицу, полностью определяемую матрицей-строкой. Согласно теореме Маркова [3], финальные вероятности для этого примера равны
,
откуда матрица финальных вероятностей будет
.
Видно, что сумма этих вероятностей равна единице. Количество шагов перехода цифровой системы из первоначального состояния в финальное состояние равно
.
Аналогичным образом решается задача в п.10.2.8. в [2].
|