Материал: Панков Пособие по АСП

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

|| pij ||N N ,

где N – мощность фазового пространства E, и назовем ее матрицей переходных вероятностей за 1 шаг.

Обозначим через p вектор

p P 0 i ;i E .

Вектор p - распределение случайной величины 0 . Назовем вектор p

начальным вектором (начальным распределением) цепи Маркова.

Набор ( p,П) полностью определяет однородную цепь Маркова.

Обозначим через pij n P l n j | l i переходную вероятность из i – го состояния в j – е за n шагов.

В силу однородности цепи Маркова величина pij n не зависит от l.

Введем матрицу переходных вероятностей за n шагов: n || pij n ||N N .

С помощью формулы полной вероятности докажите самостоятельно, что

pij n pik n 1 pkj . k E

Это равенство называется уравнением Колмогорова – Чепмена.

В матричном виде оно будет выглядеть следующим образом:

n n 1 .

Следовательно, n n

для всех n .

 

 

 

1,i j

,

 

 

 

 

Определим pij 0

 

 

 

 

0,i j

 

 

 

 

 

 

1

 

0

 

 

 

 

 

 

 

0 EN N

.

 

 

0

 

1

 

 

 

 

Очевидно, что выполняется равенство

P n j

 

 

P 0 i0 pi0i1 pi1i2 ...pin 1 j .

 

 

i0,i1,...,in 1 E

 

Определим вектор

 

n P n

j ; j E

– распределение цепи Маркова в

p

момент времени n.

 

 

 

 

 

 

 

Очевидно, что выполняется равенство

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

.

 

 

 

p

n

p

p

 

 

 

 

0

 

 

n 1

Примеры. 1. Предположим, что некоторая частица, двигаясь по целочисленным точкам отрезка 1,N , в дискретные моменты времени может

совершать скачки влево или вправо на один шаг.

Вероятность скачка влево равна p 0 из любой внутренней точки

k 2,N 1, равна 1 из точки 1 и равна 0 из точки N .

26

Вероятность скачка вправо равна q 1 p 0 из любой внутренней точки k 2,N 1, равна 0 из точки 1 и равна 1 из точки N .

Пусть n - точка, характеризующая положение частицы в момент времени n 0 .

Легко видеть, что последовательность n,n 0 образует цепь Маркова.

Эта цепь называется случайным блужданием с отражающими экранами.

В качестве левого и правого отражающих экрана выступают концевые точки

отрезка 1 и N .

 

 

 

 

 

 

 

Случайное блуждание с

отражающими

экранами как цепь Маркова

n,n 0 имеет следующую матрицу переходных вероятностей:

 

 

1

2

3

N 1

N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

0

1

0

 

0

0

 

2

p

0

q

 

0

0

 

3

0

p

0

 

0

0 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

N 1

0

0

0

 

0

q

 

N

0

0

0

 

1

0

 

2. Изменим свойства экранов в предыдущем примере. Пусть теперь из точки 1 можно произвести скачок вправо с вероятностью , а с вероятностью 1 можно остаться в точке 1. Из точки N можно произвести скачок влево с вероятностью , а с вероятностью 1 можно остаться в точке N . Остальные условия оставим без изменения.

Последовательность n,n 0 так же образует цепь Маркова с матрицей переходных вероятностей:

 

1

2

3

 

N 1

N

 

1

1

 

0

 

0

0

2

p

0

q

 

0

0

3

0

p

0

 

0

0

 

 

 

 

 

 

 

N 1

0

0

0

 

0

q

N

0

0

0

 

 

1

Если 0 1, то это случайное блуждание с упругими экранами, а если0 - это случайное блуждание с поглощающими экранами.

Классификация состояний цепи Маркова

Пусть E1,E2,... - состояния цепи Маркова.

27

Определение. Состояние Ej называется несущественным, если найдется состояние Ek и натуральное число m такие, что pjk m 0, но pkj n 0 при любых n . В противном случае состояние Ej - существенное.

Пример. При случайном блуждании с поглощающими экранами состояния 1 и N существенные, а остальные – несущественные. При случайном блуждании с упругими и отражающими экранами все состояния существенны.

Определение. Существенные состояния Ej и Ek называются

сообщающимися, если существуют m,n такие, что pjk m 0 и pkj n 0.

Пример. При случайном блуждании с упругими и отражающими экранами все состояния существенные и сообщающиеся.

Докажите самостоятельно, что отношение сообщаемости является отношением эквивалентности.

Обозначим через S0 класс несущественных состояний данной цепи Маркова. Существенные состояния разбиваются на непересекающиеся подклассы по отношению сообщаемости. Обозначим эти подклассы S1, S2 и т.д. Перенумеруем состояния из фазового пространства так, чтобы первые номера были в S0 , вторые – в S1 и т. д. Для конечной цепи Маркова это можно сделать. В матрице переходных вероятностей переставятся строки и столбцы, и она приобретет вид:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S0

 

 

 

S1

 

 

S2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S1

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S2

 

 

0

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Через мы обозначили

те клетки,

 

в

 

 

которых

 

 

могут

быть

ненулевые

элементы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пример. При случайном блуждании

с

 

 

поглощающими

экранами класс

S0 2,...,N 1

 

,

 

 

S1 1 ,

 

 

 

S2 N .

 

Если

в матрице

переходных

2,N 1

вероятностей переставятся строки и столбцы, то она приобретет вид

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

3

 

 

 

N 1

 

1

 

 

N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

q

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

p

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

p

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

0

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

N 1

 

 

0

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

q

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

1

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

N

 

 

 

 

0

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

0

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Определение. Если какой-либо класс сообщающихся состояний состоит из одного состояния, то оно называется поглощающим состоянием.

28

Пример. При случайном блуждании с поглощающими экранами состояния 1 и N - поглощающие.

Определение. Во введенных выше обозначениях классы S1,S2,...

называются эргодическими подклассами существенных состояний, S0 – классом несущественных состояний.

Определение. Если все фазовое пространство цепи Маркова составляет один эргодический подкласс сообщающихся состояний, то эта цепь называется

неприводимой или неразложимой.

Пример. При случайном блуждании с упругими или отражающими экранами цепи Маркова являются неприводимыми.

Определение. Существенное состояние Ej называется периодическим с периодом dj , если dj - это наибольший общий делитель всех таких натуральных n, что pjj n 0.

Пример. Пусть некоторая частица, двигаясь по целочисленным точкам отрезка 1,N , в дискретные моменты времени может совершать скачки вправо

на один шаг, если она находилась в точке k 1,N 1, а из состояния N она совершает скачок в 1. Пусть n - точка, характеризующая положение частицы в момент времени n 0 . Легко видеть, что последовательность n,n 0

образует цепь Маркова, а все ее состояния – существенные и сообщающиеся, а d1 ... dN N .

Определение. Существенное состояние Ej с периодом dj 1 называется

ациклическим.

Утверждение (без доказательства). Все состояния неприводимой цепи Маркова имеют одинаковый период.

Определение. Неприводимая цепь Маркова, в фазовом пространстве которой все состояния ациклические, называется ациклической.

Всякой конечной однородной цепи Маркова с матрицей переходных

вероятностей

|| pij ||N N , соответствует

взвешенный орграф G , для

которого является матрицей смежности:

pij - это вес ребра eij если pij

0,

то ребро eij отсутствует. Такой орграф называется графом переходов.

Для

неприводимости цепи Маркова необходима сильная связность графа переходов. Эргодические подклассы составляет компоненты сильной связности орграфа, а несущественные состояния лежат на подходах к ним.

Смена состояний в конечной однородной цепи Маркова эквивалентна переходу от вершины к вершине в конечном графе в соответствии с вероятностями, заданными весами на дугах. Такие процессы задают случайное блуждание на графе.

Пример. При случайном блуждании с поглощающими экранами граф переходов выглядит следующим образом:

29

Эргодическая теорема для неприводимых цепей Маркова

Докажем некоторые результаты из теории чисел, играющие важную роль в дальнейшем изложении.

Лемма 1. Если наибольший общий делитель чисел m1,m2,...,mr равен 1, то существует n0 такое, что любое натуральное число n n0 можно представить в виде линейной комбинации

n k1m1 ... krmr ,

где ki 0 при всех i 1,r .

Доказательство. Возьмем произвольное n и разделим его с остатком на

r

 

 

 

 

 

 

k

 

 

 

 

mi . Мы получим, что n k(m1

... mr ) d , где

0 d mi . По свойствам

i 1

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

наибольшего общего

делителя

существуют такие li ,

i

 

,

что

1,r

1 l1m1 ... lrmr .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n k(m ... m ) d(lm ... l m )

 

 

 

 

 

1

r

1 1

 

 

r

r

 

 

 

 

 

(k dl1)m1 ... (k dlr )mr .

 

 

 

 

 

Если обозначить ki

k dli при всех

i

 

,

то

получим,

что если

k

1,r

достаточно большое, то ki 0.

 

 

 

 

 

Лемма доказана.

 

 

 

 

 

 

 

Обозначим Mi n :pii(n) 0 .

Если Ei - состояние неприводимой цепи Маркова с периодом d , то из

неприводимости следует,

что множество Mi не пусто, и d делит любое число

n Mi . В множестве

Mi

можно

указать

числа

m1d,...,mrd такие, что

наибольший общий делитель

чисел m1,m2,...,mr равен 1 (иначе период был бы

не d , а больше). Из леммы 1

следует, что существует n0 такое, что любое

натуральное число

n n0 можно представить в виде линейной комбинации

n k1m1 ... krmr ,

где

ki 0

при

всех

i

 

. Следовательно,

1,r

nd k1m1d ... krmrd .

Лемма 2. В введенных выше обозначениях получаем, что все достаточно большие числа вида nd принадлежат множеству Mi .

Доказательство. Верна следующая цепочка неравенств: pii nd pii k1m1d ... krmrd

pii k1m1d ... pii krmrd pii m1d k1 ... pii m1d kr 0.

Лемма доказана.

30

Источник: https://studfile.net/preview/16534728/