Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Стохастическое моделир-е. Элементы теории марковских процессов.




Стох модел-е отражает вероят-ти процесса и события объекта, имеет дело со стохаст моделями. Стохаст м-ли- более общее понятие, чем статистическое.

Стохаст м-ль – м-ль, в кот параметры, условия, ф-я и харак-ки состояния моделир-гот объекта представлены СВ и связаны стохаст зависимостями, либо исход инфо в них представл СВ. при построении стох м-лей прим-ся м-ды корреляц и регрессион анализа и др статист м-ды и теория случайных процессов, в частности теор марковских процессов (ТМП), кот заним-ют особое место среди случ процессов.

Стационарные случ процессы- поток событий, вероятность появления событияна участке (t, t+ ) зависит лишь от длины участка И не зависит от t; в противном случае - нестационар процессы.

2 основных св-ва марковских проц-ов:

· Ор динарность;

· Отсутствие последействия.

Поток событий наз-ся ординарным, ЕС вероят-ти осуществления на бесконечно малом участке времени

2,3 и более событий пренебрежимо малы по сравнению с вероят-тью 1го события (это поток относительно редких событий)

(в силу свойств ординарности)

- на интер (t, t+ ) произойдет I шт событий. если =0, то ни одно событие не произойдет.

Отсутствие последовательности обозначает, что для любых перекрещивающихся участков длиной число событий, случившихся на на одном из них, не зависит от того, сколько событий произошло на др.

Для Марковских процессов будущее состояние в с-ме не зависит токо от известного наст состояния (процессы без памяти).

Название Марков процесса дано в честь рус матем-ка А.А Маркова(1856-1929)

Выделяют 3 основных типа МП:

· Марковские цепи;

· Марков разрывные процессы (дискретные в пространстве и во времени);

· Непрерывные марк пр-цы.

Модель рождения и гибели связ с решением зад, связан-х с оценкой численности популяции и анализом распростр-я эпидемии.

Пусть х(t)- СВ, как положит, так и отрицательные скачки имеются.

Пусть в момент времени t с-ма находится в состоянии х. вероятность того, что (t, t+ ) перейдет из состояния х в состояния:

переносим в левую часть, обе части дифференцируем и переходим к логарифму: - система разрывных сил.

--- начальное условие

В природе нет Марковских процессов, они нужны для описания систем массового обслуживания.






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных