markov chains
MarkovChainsStationaryDistributions马尔可夫链的平稳分布
Markov Chains:Stationary Distributions1.Stationary distribution:Let X n be a Markov Chain having state-space S and transitionfunction P.Ifπ(x)is a probability distribution such that:x∈Sπ(x)P(x,y)=π(y),y∈S,thenπis a stationary distribution.This condition is often referred to as general balance and written down asπT P=πT.2.What the above means:P maintainsπ.That is,ifπ0=π,thenπt=π0P t=πfor all t.3.Our goal:Under certain conditions(irreducible and aperiodic-we will see these later),πisunique andπt→πas t→∞,irrespective ofπ0.4.Condition on transition probabilities:Suppose that a stationary distribution,π,existsand that:limn→∞P n(x,y)=π(y),y∈S.So,P(X n=y)=x∈Sπ0(x)P n(x,y).Therefore,lim n→∞P(X n=y)=x∈Sπ0(x)π(y)=π(y).Thus,X n L→π.5.Observe:The stationary distribution,when X n L→π,is unique.6.Example:For the2-state Markov Chain we saw that,if p+q>0,then the stationarydistribution is given by:π(0)=qp+q;π(1)=pp+q.We also saw that0<p+q<2then lim P n=πholds.17.Example:Consider a Markov Chain having state-space S={0,1,2}and the transitionmatrix:P=1/31/31/31/41/21/41/61/31/2.To check whether this chain has a stationary distribution or not,we try solving the general balance equations and check if the solution is a probability distribution.So,for the above:πT(I−P)=0which gives:πT=625,25,925.This is the unique stationary distribution.8.HW:Consider an irreducible birth and death chain on{0,1,...,d}or on the non-negativeintegers(here d=∞).Investigate thefinite and infinite cases for the existence of the stationary distribution.When it exists,give the form of the stationary distribution.9.Example:Consider the Ehrenfest chain with d=3balls.Then,P=01001/302/3002/301/30010.You may identify this as an irreducible birth and death chain and use your results from the above HW to get its stationary distribution.Otherwise,you may directly solve the generalbalance equation to get:πT=18,38,38,18.Note,however,that lim P n π,since P n(x,x)=0for all odd n.10.Modified Ehrenfest Chain:Suppose we have2boxes labelled1and2and d balls labelled1,2,...,d.Initially some of the balls are in box1and the remainder are in box2.An integer is selected at random and the ball labelled by that integer is removed from its box.We now2select at random one of the two boxes and put the removed ball into this box.The procedure is repeated indefinitely,the selections being made independently.Let X n be the number of balls in box1after the n th trial.Set d=3.Then,the transition matrix is given by:P=1/21/2001/61/21/3001/31/21/6001/21/2.The stationary distribution is again:πT=18,38,38,18.We will see later that here lim P n→π.ying out the path in front:Consider an irreducible birth and death chain with stationarydistributionπ.Suppose that P(x,x)=r x=0,x∈S,as in the Ehrenfest chain.Then,at each transition the chain moves either one step to the right or one step to the left.So,the chain can return to its starting point only after an even number of transitions.Thus,P n(x,x)=0 for all n,and for such a chain the formulalimn→∞P n(x,y)=π(y)clearly fails to hold.But,there is a way to handle such situations.Recall our old friend Mr.Cesaro from Real analysis:Let{a n}be a sequence of numbers such that,lim a n=L for some finite number L,thenlim 1nni=1a i=L.However,this formula can still hold even when lim a n fails to exist.For example,if a n=0for odd n and a n=1for even n,then a n has no limit,but the means still converge with L=1/2. We will see see thatlim n→∞1nnk=1P k(x,y)will always exist for an arbitrary Markov Chain.Then we will use this limit to determine which Markov Chains have stationary distributions and when there is such a stationary distribution.3。
马氏链方程 markov
马尔可夫链（Markov Chain）是一种数学模型，用来描述一系列事件，其中每个事件的发生只与前一个事件有关，而与之前的事件无关。
这种特性被称为“无后效性”或“马尔可夫性质”。
马尔可夫链常用于统计学、经济学、计算机科学和物理学等领域。
在统计学中，马尔可夫链被用来建模时间序列，如股票价格或天气模式。
在经济学中，马尔可夫链被用于预测经济趋势。
在计算机科学中，马尔可夫链被用于自然语言处理、图像处理和机器学习等领域。
在物理学中，马尔可夫链被用于描述粒子系统的行为。
马尔可夫链的数学表示通常是一个转移概率矩阵，该矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。
对于给定的状态，转移概率矩阵提供了到达所有可能后续状态的概率分布。
马尔可夫链的一个关键特性是它是“齐次的”，这意味着转移概率不随时间变化。
也就是说，无论链在何时处于特定状态，从该状态转移到任何其他状态的概率都是相同的。
马尔可夫链的方程通常表示为：P(X(t+1) = j | X(t) = i) = p_ij其中，X(t)表示在时间t的链的状态，p_ij表示从状态i转移到状态j的概率。
这个方程描述了马尔可夫链的核心特性，即未来的状态只与当前状态有关，而与过去状态无关。
马尔可夫链的一个重要应用是在蒙特卡罗方法中，特别是在马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法中。
MCMC 方法通过构造一个满足特定条件的马尔可夫链来生成样本，从而估计难以直接计算的统计量。
这些样本可以用于估计函数的期望值、计算积分或进行模型选择等任务。
总之，马尔可夫链是一种强大的工具，用于建模和预测一系列相互关联的事件。
通过转移概率矩阵和马尔可夫链方程，可以描述和分析这些事件的行为和趋势。
马尔可夫链
马尔可夫链马尔可夫链（Markov chains ）是一类重要的随机过程，它的状态空间是有限的或可数无限的。
经过一段时间系统从一个状态转到另一个状态这种进程只依赖于当前出发时的状态而与以前的历史无关。
马尔可夫链有着广泛的应用，也是研究排队系统的重要工具。
1) 离散时间参数的马尔可夫链 ①基本概念定义 5.7 设{()0,1,2,}X n n ∙∙∙=，是一个随机过程，状态空间{0,1,2,}E =，如果对于任意的一组整数时间120k n n n ∙∙∙≤<<<，以及任意状态12,,,k i i i E ∈，都有条件概率11{()|()}k k k k P X n i X n i --=== （5-17）即过程{()0,1,2,}X n n ∙∙∙=，未来所处的状态只与当前的状态有关，而与以前曾处于什么状态无关，则称{()0,1,2,}X n n ∙∙∙=，是一个离散时间参数的马尔可夫链。
当E 为可列无限集时称其为可列无限状态的马尔可夫链，否则称其为有限状态的马尔可夫链。
定义5.8 设{()0,1,2,}X n n ∙∙∙=，是状态空间{0,1,2,}E =上的马尔可夫链，条件概率(,){()|()}ij p m k P X m k j X m i i j E =+==∈，、 （5-18）称为马尔可夫链{()0,1,2,}X n n ∙∙∙=，在m 时刻的k 步转移概率。
k 步转移概率的直观意义是：质点在时刻m 处于状态i 的条件下，再经过k 步（k 个单位时间）转移到状态j 的条件概率。
特别地，当1k =时，(,1){(1)|()}ij p m P X m j X m i =+== （5-19）称为一步转移概率，简称转移概率。
如果k 步转移概率(,)ij p m k i j E ∈，、，只与k 有关，而与时间起点m 无关，则{()}X n 称为离散时间的齐次马尔可夫链。
定义5.9 设{()0,1,2,}X n n ∙∙∙=，是状态空间{0,1,2,}E ∙∙∙=上的马尔可夫链，矩阵000101011101(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)n n j j jn p m k p m k p m k p m k p m k p m k P m k p m k p m k p m k ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦（5-20） 称为{()}X n 在m 时刻的k 步转移概率矩阵。
markovchains 马尔科夫链PPT课件
Estimating the Model Parameters
• given some data (e.g. a set of sequences from CpG islands), how can we determine the probability parameters of our model?
Markov Chain Models
BMI/CS 576
Fall 2010
Motivation for Markov Models in Computational Biology
• there are many cases in which we would like to represent the statistical regularities of some class of sequences – genes – various regulatory sites in DNA (e.g., where RNA polymerase and transcription factors bind) – proteins in a given family
• can also have an end state; allows the model to represent – a distribution over sequences of different lengths – preferences for ending sequences with certain symbols
is n o t s u p p o r te d
where
M acintosh PICT im age form at is not supported
represents the
量子马尔可夫链-概述说明以及解释
量子马尔可夫链-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:量子马尔可夫链作为量子信息科学领域中的重要研究对象，是量子系统中描述时间演化和信息传递的一种重要工具。
马尔可夫链是指具有“无记忆”的特性，即系统的状态只依赖于其前一个状态，与过去的历史状态无关。
而在量子领域，马尔可夫链的理论有了本质上的转变，即系统的状态不再依赖于经典的“经验”，而是通过量子态的叠加和纠缠来描述。
量子马尔可夫链的研究对于理解和控制量子信息传递、量子态演化以及量子相关性的产生和消失等具有重要的意义。
通过对量子马尔可夫链的研究，我们可以揭示量子系统的动力学行为，分析量子态的演化规律，并进一步探索其在量子计算、量子通信以及量子信息处理中的应用。
本文将首先介绍量子马尔可夫链的基本概念，包括其定义、性质和特点。
然后，我们将详细讨论量子马尔可夫链在实际应用中的意义，探究其在量子通信、量子计算等领域的潜在应用价值。
最后，我们将对量子马尔可夫链进行总结和评价，并展望未来的研究方向。
通过对量子马尔可夫链的深入研究，我们可以更好地理解和利用量子系统中的信息传递和演化规律，从而推动量子信息科学的发展，为量子计算和量子通信等领域的应用提供理论支持和指导。
1.2 文章结构本文分为以下几个部分：第一部分是引言。
在引言中，我们将对量子马尔可夫链进行概述，介绍其基本概念和背景，以及本文的目的。
第二部分是正文。
正文包括三个小节：2.1 量子马尔可夫链的基本概念，2.2 量子马尔可夫链的性质与特点，2.3 量子马尔可夫链在实际应用中的意义。
在这一部分，我们将详细讨论量子马尔可夫链的基本概念，包括其定义、状态空间、演化规律等；探究量子马尔可夫链的性质与特点，比如遵循马尔可夫性质、存在稳定状态等；同时，我们还将深入研究量子马尔可夫链在实际应用中的意义，例如在量子计算、量子通信、量子信息处理等领域的应用。
第三部分是结论。
结论部分包含三个小节：3.1 对量子马尔可夫链的总结和评价，3.2 未来研究方向，3.3 结论。
马氏链简介
显然，cij 0
n
n
cij (ai1b1 j ai2b2 j ainbnj ), (i 1,2,, n)
j 1
j 1
n
n
cij (ai1b1 j ai2b2 j ainbnj ), (i 1,2,, n)
j 1
j 1
n
用随机变量 X n 表示第 n 个月的经营状况
Xn 1 Xn 2
表示销路好； 表示销路坏；
n 0,1,2
X n 称为这个经营系统的状态。
用ai n表示第 n 月处于状态 i 的概率， i 1,2,
即
ai n PXn i ai n 称为状态概率。
pij 表示已知这月处于状态 i ，下月处于状态 j 的概率，i, j 1,2, 即
每次传播消息的失真率为 p, 0 p 1,
即 ai 将消息传给 ai1, 时，传错的概率为 p
这样经过长时间传播第n个人得知消息时，消息 的真实程度如何？
第n个人知道消息可能是真，也可能是假， 有两种状态，记为
Xn 1 Xn 2
表示消息假； 表示消息真；
n 0,1,2
用ai n表示第 n 个人处于状态 i 的概率， i 1,2,
n01 2 3
4
ห้องสมุดไป่ตู้
1 0.5 0.45 0.445 0.4445 ？
0 0.5 0.55 0.555 0.5555 ？
a1(n)
5 10
5 102
a2 (n)
4 9
5 10n
5 10
1 (
1 10n1
markov链法 -回复
markov链法-回复什么是Markov链法？Markov链法是一种用于模拟和预测随机过程的数学工具。
它基于马尔可夫性质，即未来状态只依赖于当前状态，而不依赖于过去的状态。
Markov 链法可以通过转移矩阵、状态概率分布和状态转移图等方式来描述和分析状态之间的转移关系。
它在许多领域中得到广泛应用，如金融市场预测、自然语言处理、天气预报等。
Markov链法的基本概念是状态和状态转移。
一个系统可以被划分为不同的状态，每个状态有一定的概率转移到其他状态。
这种状态转移的规律可以用转移矩阵表示，即一个N×N的矩阵，其中N是状态的数量。
矩阵中的每个元素代表从一个状态转移到另一个状态的概率。
在每个时间步骤中，系统会根据当前状态和转移矩阵的概率分布，随机决定下一个状态。
在使用Markov链法建模时，首先需要定义系统的状态集合和初始状态分布。
状态集合表示系统可能出现的所有状态，初始状态分布表示系统在初始时刻各个状态的概率分布。
然后，需要定义状态转移矩阵，该矩阵描述了从一个状态到另一个状态的概率。
通过多次状态转移，可以模拟系统的演化过程。
Markov链法有许多应用。
在金融市场预测中，可以使用Markov链法建立模型来预测股票价格的未来走势。
通过观察历史市场数据，可以估计状态转移矩阵，并用此矩阵来预测未来的市场状态。
在自然语言处理中，Markov链法可以用于生成文本。
通过观察大量文本的词语出现概率，可以建立状态集合和状态转移矩阵，从而模拟生成具有相似语言风格的新文本。
然而，Markov链法也有一些局限性。
它假设未来状态只受当前状态影响，而不受过去状态的影响。
这种假设在某些情况下可能不成立，尤其是在存在长期依赖关系或非马尔可夫性质的系统中。
此外，Markov链法通常需要大量的观测数据来估计状态转移矩阵，而且在状态转移概率变化较快的情况下，模型可能无法准确预测未来状态。
在应用Markov链法时，需要谨慎处理模型选择和参数估计。
马尔科夫链
为了进行天气预报，人们通常关心的是在 过去和当前的气候状态已知条件下来预测将 来的天气状态。若以表t今天，s表明天 （s>t），A表过去所处的气候状态，则由积 累的气象资料来获得条件概率分布列
P{x(s)=j|x(t)=i,A}
是十分需要的。因为它表示了在过去状态为 A、当前（今天）状态为i已知的条件下，将 来（明天）状态为的可能性（其中i与j均可取 0，1，2，3中的任一种）。
7
3 泊松过程（泊松流）及其模拟
3.1 泊松流的概念 泊松流(即泊松过程)常用来描述一个随机质点流 的状态变化过程。 随机质点流指源源不断地随机地到达某目标的一 串质点，如：到商场的顾客流、到达工厂的定单 流，网络上到达某节点的数据流等。 单位时间内到达目标的泊松流质点数目服从泊松 分布：
λk − λ P( x = k ) = e (λ > 0, k = 0,1,2...) k!
的第i0 行取出各元素 Pi00 Pi01 … Pi0m 即可。
28
有了x(1)的条件分布列，就可以直接按照上一节对 离散型随机变量的一般模拟法来求取x(1)的样本值i1。 其具体做法为首先取伪随机数u1，然后选取数i1，使满 足不等式
∑ Pi 0 j < u 1 ≤ ∑ Pi 0 j
P{x(1)=j|x(0)= i0}=Pi0j (j=0,1,2,…)
27
是已知的，这只须从矩阵
P P P P
0 0
P P P P
0 1
… … … …
P P
0 m
:
i0 0
:
i0 1
:
1 m
P=
:
in 0
第四章-马尔可夫链-随机过程
计算 n 步转移概率的方法。
切普曼一柯尔莫哥格夫方程：对一切n,m 0，一切 i，j，有(4.2.1)
P nm ij
Pikn Pkmj
k0
证明：
P nm ij
P{ X nm
j|
X0
i}
P{Xn k | X0 i}P{Xnm j | Xn k, X0 i}
顾客数构成一个泊松过程。所以，
Pi, j
e t (t )i1 j dG(t ), j 1,
0
(i 1 j)!
i 1
这是因为若一个来客发现有 i 个人在系统中，那么下一个来客将
发现人数为 i+1 减去已服务完毕的人数，易知有 i+1-j 个人被服
务完毕的概率(对相继来到之间的时间取条件)等于上式的右端。
0
0
0 P43
例 4．1(b) G/M/1 排队系统。假设顾客 依照一个任意的更新过
程来到一个单服务台的服务中心，来到间隔分布为 G。进一步
假设服务分布是指数分布，参数为。若以 Xn 记第 n 个顾客来
到时见到系统中的顾客数，以 Yn 记第 n 个顾客与第(n+1)个顾客
不可被 d 整除的 n 有 Piin 0，且 d 是具有此性质的最大整数(d 是
{n : Piin 0}的最大公约数)。(若对一切 n>0， Piin 0，则定义 i 的周 期是无穷大。)具有周期 1 的状态称为非周期的(aperiodic)。以 d(i)记 i 的周期。
例设马尔可夫链的状态空间I={1,2,,9}， 转移概率如下图
P nm ij
MarkovChainsErgodicTheorem
1 n
n−1
f
(Xk )
=
Ni (n) n
f
(i)
.
k=0
i∈S
Then,
1 n
n−1
f
(Xk )
−
f¯
=
Ni (n) n
−
π
(i)
k=0
i∈S
So, for any S ⊆ S, Check the following step as HW:
f (i) .
1 n
n−1
f
(Xk )
−
f¯
≤
k=0
i∈S
≤2
i∈S
Ni (n) n
−
π
(i)
+
i∈/S
Ni (n) n
−
π
(i)
Ni (n) n
−
π
(i)
+2
π (i) .
i∈/S
Given > 0, choose S (finite) such that
π (i) < 4
i∈/S
and then, choose M (ω) such that for all n ≥ M (ω) ,
Ni (n) → ∞ as n → ∞ with probability 1.
So, letting n → ∞ in (1) we get
n Ni (n)
→
mi
as
n
→
∞
which implies
Ni (n) n
→
1 mi
as
n → ∞.
3. Corollary: Moreover, in the positive recurrent (aperiodic) case, for any bounded function
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●
T
Discrete time and discrete space state stochastic process
11
Markov Chain Definition
• A stochastic process {Xt, t = 0, 1, 2,…} is a finite-state Markov chain if it has the following properties:
∗P
n
= ∗P
0
17
Transient analysis (contility of going from state i to state j in n time steps is:
●
And finally, the n-step transition probabilities satisfy the Chapman–Kolmogorov equation, that for any k such that 0 < k < n, where S is the state space of the Markov chain.
Chapter 4 Markov Chains
Agenda
●
Discrete Time Markov Chains
● ●
Basic theoretical results Exercises Basic theoretical results Exercises
●
Continuous Time Markov Chains
18
Transient analysis (cont'd)
●
Example:
1/2 1/2
1
2
1/2 1/2 1/4
1n =1n −1 × p11 2n−1 × p 21 3n− 1 × p31 1 1 1 1n = 1n − 1 2n −1 3n −1 2 2 4
● ●
●
Birth and Death Process → Theory, exercices, applications
Discrete Time Markov Chains
● ● ● ● ● ●
A comprehensive exemple Definition Representation Transient analysis States classification Steady state probabilities
Weather Forecast Example
• Suppose today’s weather conditions depend only on yesterday’s weather conditions with the following rules:
– If it was sunny yesterday, then it will be sunny again today with probability p – If it was rainy yesterday, then it will be sunny today with probability q
13
Weather Example
Transition Probabilities
• Calculate P, the one-step transition matrix, for the weather example. P = p 1− p
q 1−q
14
Markov Chain Diagram
●
A Markov chain is said to be irreducible if all states are accessible from each others. In other words, if it is possible to get to any state from any state. Note: In a finite-state Markov chain, not all states can be transient. Why?
10
•
Discrete Time Markov Chain
●
{Xn}nN is a stochastic process, discrete time, discrete spacestate E Note that the space-state must be either finite or a countable set
1-p p
S
q
R
1-q
7
Weather Forecast Example
• Graph one possible realization of the stochastic process.
Xt
t
8
Markovian Property
A stochastic process {Xt} satisfies the Markovian property iif: P(Xt+1=j | X0=k0, X1=k1, … , Xt-1=kt-1, Xt=i) = P(Xt+1=j | Xt=i) for all t = 0, 1, 2, … and for every possible state What does this mean? → memoryless properties, only the current state is important to determine the future and whole the past is not necessary → Does the weather stochastic process satisfy the Markovian property?
(the markovian process {Xn}nN is in the state j after n time-steps)
●
●
(n) ≝ [j(n)]j∈E = [1(n), 2(n), …]
●
(n) is function of:
● ●
The transition matrix P The initial probability distribution (0)
4
Weather Forecast Example
• What are the random variables of interest, Xt?
• What are the possible values (states) of these random variables?
• What is the index, t?
1. A finite number of states 2. The Markovian property (memore-less) 3. Stationary transition properties, pij 4. A set of initial probabilities, P(X0=i), for all states I
16
Transient analysis (cont'd)
jn = P [ X n = j ] = ∑ P [ X n = j / X n−1 =i ]× P [ X n−1=i ] =∑
iE i E n j n − 1 i
× p ij
=
n
n
n −1
→ Is the weather stochastic process a Markov chain?
12
Transition Matrix
• To completely describe a Markov chain, we must specify the transition probabilities: pij = P(Xt+1=j | Xt=i) (note that: j pij = 1, for i) in a one-step transition matrix, P
The Markov chain with its transition probabilities can also be represented in a directed grah defined: - Edges are labeled by the probabilities of going from one state to the other states. • Remember the example of weather:
6
Weather Forecast Representation
• Suppose today’s weather conditions depend only on yesterday’s weather conditions with the following rules:
– If it was sunny yesterday, then it will be sunny again today with probability p – If it was rainy yesterday, then it will be sunny today with probability q
1-p p
S
q
R
1-q
15
Transient analysis
●
We want to characterize the state of the system after n time-steps It means: to determine the vector (n) describing the system after n time-steps j(n) ≝ P[Xn=j]