随机过程马尔科夫过程 ppt课件
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理学随机过程马尔可夫链82页PPT
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利Βιβλιοθήκη 喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
理学随机过程马尔可夫链
6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
谢谢！
《马尔可夫过程 》课件
总结词
PART
06
结论与展望
重要性和应用前景：马尔可夫过程是概率论和随机过程的一个重要分支，它在理论和应用方面都具有重要的意义。在理论方面，马尔可夫过程为随机现象提供了数学模型，有助于深入理解随机现象的本质和规律。在应用方面，马尔可夫过程被广泛应用于金融、经济、生物信息学、计算机科学等领域，为解决实际问题提供了有效的工具。
详细描述
VS
马尔可夫链蒙特卡洛方法在统计物理中广泛应用于求解复杂的数学问题，如高维积分、复杂系统模拟等。
详细描述
在统计物理中，许多问题都需要求解复杂的数学表达式，如高维积分、复杂系统模拟等。马尔可夫链蒙特卡洛方法提供了一种有效的解决方案，通过构造合适的马尔可夫链，可以高效地求解这些数学问题，得到精确的结果。
未来研究方向
随着科技的发展和实际需求的不断变化，马尔可夫过程的研究方向也在不断拓展和深化。未来，马尔可夫过程的研究将更加注重跨学科的应用和创新，如与人工智能、机器学习等领域的交叉融合，以解决更加复杂和实际的问题。同时，随着大数据时代的到来，如何利用马尔可夫过程处理和分析大规模数据也是未来的一定义和作用。
要点一
要点二
详细描述
策略是指导决策者如何在给定状态下选择行动的规则。值函数是评估特定策略的性能的度量，它衡量了从开始到最终状态的总回报。在马尔可夫决策过程中，值函数和策略是紧密相关的，它们一起决定了在给定状态下采取的行动和最终的累积回报。
总结词
描述贝尔曼方程的定义和作用。
描述马尔可夫决策过程的定义。
总结词
马尔可夫决策过程（MDP）是一种数学模型，用于描述在不确定环境中做决策的问题。它由以下四个基本组成部分组成：状态集合、行动集合、状态转移概率和回报函数。在每个时刻，决策者根据当前状态选择一个行动，然后环境根据所选行动转移到一个新的状态，并给予决策者一个回报。
PART
06
结论与展望
重要性和应用前景：马尔可夫过程是概率论和随机过程的一个重要分支，它在理论和应用方面都具有重要的意义。在理论方面，马尔可夫过程为随机现象提供了数学模型，有助于深入理解随机现象的本质和规律。在应用方面，马尔可夫过程被广泛应用于金融、经济、生物信息学、计算机科学等领域，为解决实际问题提供了有效的工具。
详细描述
VS
马尔可夫链蒙特卡洛方法在统计物理中广泛应用于求解复杂的数学问题，如高维积分、复杂系统模拟等。
详细描述
在统计物理中，许多问题都需要求解复杂的数学表达式，如高维积分、复杂系统模拟等。马尔可夫链蒙特卡洛方法提供了一种有效的解决方案，通过构造合适的马尔可夫链，可以高效地求解这些数学问题，得到精确的结果。
未来研究方向
随着科技的发展和实际需求的不断变化，马尔可夫过程的研究方向也在不断拓展和深化。未来，马尔可夫过程的研究将更加注重跨学科的应用和创新，如与人工智能、机器学习等领域的交叉融合，以解决更加复杂和实际的问题。同时，随着大数据时代的到来，如何利用马尔可夫过程处理和分析大规模数据也是未来的一定义和作用。
要点一
要点二
详细描述
策略是指导决策者如何在给定状态下选择行动的规则。值函数是评估特定策略的性能的度量，它衡量了从开始到最终状态的总回报。在马尔可夫决策过程中，值函数和策略是紧密相关的，它们一起决定了在给定状态下采取的行动和最终的累积回报。
总结词
描述贝尔曼方程的定义和作用。
描述马尔可夫决策过程的定义。
总结词
马尔可夫决策过程（MDP）是一种数学模型，用于描述在不确定环境中做决策的问题。它由以下四个基本组成部分组成：状态集合、行动集合、状态转移概率和回报函数。在每个时刻，决策者根据当前状态选择一个行动，然后环境根据所选行动转移到一个新的状态，并给予决策者一个回报。
北大随机过程课件：第 3 章 第 2 讲 马尔可夫过程
k
∑ = Pi j (t) ⋅ Pj j (Δt) + Pik (t) ⋅ Pk j (Δt) k≠ j
∑ = Pi j (t)[1 + q j j ⋅ Δt + o(Δt)] + Pik (t) ⋅[qk j ⋅ Δt + o(Δt)] k≠ j
∑ = Pi j (t) + Pik (t) ⋅[qk j ⋅ Δt + o(.1 福克-普朗克方程
设 t 时刻系统状态概率记为： w(t) ，初始概率为 w(0)
若已知初始概率和转移率矩阵 Q ：如何求 w(t) ？
根据全概率公式，有
∑ w j (t + Δt) = wk (t) ⋅ Pk j (Δt)
k
∑ = w j (t) ⋅ Pj j (Δt) + wk (t) ⋅ Pk j (Δt) k≠ j
马尔可夫过程
¾ 1 马尔可夫过程概论 6 1.1 马尔可夫过程处于某个状态的概率 6 1.2 马尔可夫过程的状态转移概率 6 1.3 参数连续状态离散马尔可夫过程的状态转移的切普曼-柯尔莫哥洛夫方程 切普曼-柯尔莫哥洛夫方程 齐次切普曼-柯尔莫哥洛夫方程 转移概率分布函数、转移概率密度函数 6 1.4 马尔可夫过程状态瞬时转移的跳跃率函数和跳跃条件分布函数 瞬时转移概率分布函数 6 1.5 确定马尔可夫过程 Q 矩阵 跳跃强度、转移概率 Q 矩阵
渐进分析：确定当 t → ∞ 时，在各个状态上的概率分布；
典型问题：机器维修问题
设某机器的正常工作时间是一负指数分布的随机变量，平均正常工作时间为 1/λ，它损 坏后的修复时间也是一个负指数分布的随机变量，它的平均修复时间为 1/μ。 如机器在 t=0 时是正常工作的，问在 t=10 时机器正常工作的概率如何？
∑ = Pi j (t) ⋅ Pj j (Δt) + Pik (t) ⋅ Pk j (Δt) k≠ j
∑ = Pi j (t)[1 + q j j ⋅ Δt + o(Δt)] + Pik (t) ⋅[qk j ⋅ Δt + o(Δt)] k≠ j
∑ = Pi j (t) + Pik (t) ⋅[qk j ⋅ Δt + o(.1 福克-普朗克方程
设 t 时刻系统状态概率记为： w(t) ，初始概率为 w(0)
若已知初始概率和转移率矩阵 Q ：如何求 w(t) ？
根据全概率公式，有
∑ w j (t + Δt) = wk (t) ⋅ Pk j (Δt)
k
∑ = w j (t) ⋅ Pj j (Δt) + wk (t) ⋅ Pk j (Δt) k≠ j
马尔可夫过程
¾ 1 马尔可夫过程概论 6 1.1 马尔可夫过程处于某个状态的概率 6 1.2 马尔可夫过程的状态转移概率 6 1.3 参数连续状态离散马尔可夫过程的状态转移的切普曼-柯尔莫哥洛夫方程 切普曼-柯尔莫哥洛夫方程 齐次切普曼-柯尔莫哥洛夫方程 转移概率分布函数、转移概率密度函数 6 1.4 马尔可夫过程状态瞬时转移的跳跃率函数和跳跃条件分布函数 瞬时转移概率分布函数 6 1.5 确定马尔可夫过程 Q 矩阵 跳跃强度、转移概率 Q 矩阵
渐进分析：确定当 t → ∞ 时，在各个状态上的概率分布；
典型问题：机器维修问题
设某机器的正常工作时间是一负指数分布的随机变量，平均正常工作时间为 1/λ，它损 坏后的修复时间也是一个负指数分布的随机变量，它的平均修复时间为 1/μ。 如机器在 t=0 时是正常工作的，问在 t=10 时机器正常工作的概率如何？
马尔可夫过程ppt课件
17
例1 以图1所示模型为例，求解稳态概率。
故障（p）
S（η1）
1-p
F（η2）
1-q
修复（q）
图1 马尔可夫过程的状态转移图 18
设系统处于正常状态的稳态概率为η1和处于故障状 态的稳态概率为η2，则有
12
(1 (1
p)1 q)2
q2 p1
1 2 1
显然，前两个方程是线性相关的，可以删掉一个。解 方程组得：
系统在各状态的稳定概率通常有以下两种解法： 已知瞬态概率，求极限
Ai
lim
t
P{Si (t)}
式中 Si（t）--系统i状态的瞬态概率； Ai--i状态的稳态概率。
16
通常，稳态概率空间的表达式不易求出，该解 法适合于解决一些比较简单系统的稳态状态概率问 题。 同构法
当系统达到稳定状态以后，各种状态将持续转 移，但是每种状态出现的概率基本不变，从而形成 一个稳定的状态空间。求解状态空间方程组，就可 得到系统在各种状态的稳态概率。
马尔可夫过程
神和尧
1
2
马尔可夫过程简介
一类随机过程（数学基础是随机过程理论）。 原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫 于1907年提出。 该过程具有如下特性：在已知目前状态 （现在） 的条件下，它未来的演变 （将来）不依赖于它以往 的演变 ( 过去 ) 。 ④例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过 程 。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程， 如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人 数、车站的候车人数等，都可视为马尔可夫过程。
参数集T=[0, ∞],状态空间E={整数}
（3）时间离散、状态连续的马尔可夫过程——马尔可夫序列。 参数集T= {0,1,2,…},状态空间E= (-∞, +∞)
例1 以图1所示模型为例，求解稳态概率。
故障（p）
S（η1）
1-p
F（η2）
1-q
修复（q）
图1 马尔可夫过程的状态转移图 18
设系统处于正常状态的稳态概率为η1和处于故障状 态的稳态概率为η2，则有
12
(1 (1
p)1 q)2
q2 p1
1 2 1
显然，前两个方程是线性相关的，可以删掉一个。解 方程组得：
系统在各状态的稳定概率通常有以下两种解法： 已知瞬态概率，求极限
Ai
lim
t
P{Si (t)}
式中 Si（t）--系统i状态的瞬态概率； Ai--i状态的稳态概率。
16
通常，稳态概率空间的表达式不易求出，该解 法适合于解决一些比较简单系统的稳态状态概率问 题。 同构法
当系统达到稳定状态以后，各种状态将持续转 移，但是每种状态出现的概率基本不变，从而形成 一个稳定的状态空间。求解状态空间方程组，就可 得到系统在各种状态的稳态概率。
马尔可夫过程
神和尧
1
2
马尔可夫过程简介
一类随机过程（数学基础是随机过程理论）。 原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫 于1907年提出。 该过程具有如下特性：在已知目前状态 （现在） 的条件下，它未来的演变 （将来）不依赖于它以往 的演变 ( 过去 ) 。 ④例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过 程 。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程， 如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人 数、车站的候车人数等，都可视为马尔可夫过程。
参数集T=[0, ∞],状态空间E={整数}
（3）时间离散、状态连续的马尔可夫过程——马尔可夫序列。 参数集T= {0,1,2,…},状态空间E= (-∞, +∞)
随机过程课件-马尔可夫链
定理二
对于不可约的马尔可夫链，其极限分 布是遍历的，即极限分布与初始状态 无关。
05
马尔可夫链的模拟与实现
随机数生成
伪随机数生成器
使用数学公式和种子值生成一系列近似 随机的数列。
VS
真随机数生成器
利用物理现象（如电路噪音）产生真正的 随机数。
马尔可夫链蒙特卡洛方法
采样分布
通过多次重复模拟马尔可夫链的路径来估计 某个事件的概率或某个参数的值。
收敛性
随着模拟次数的增加，估计值逐渐接近真实 值。
马尔可夫链在决策分析中的应用
要点一
决策树
要点二
强化学习
将马尔可夫链应用于决策分析中，帮助决策者评估不同策 略的风险和收益。
在强化学习中，马尔可夫链用于描述环境状态转移和奖励 函数。
06
马尔可夫链的扩展与改进
时齐马尔可夫链
定义
时齐马尔可夫链是指时间 参数为离散的马尔可夫链 ，其状态转移概率不随时 间而变化。
遍历性是马尔可夫链达到平稳分布的必要条件之一，也是判 断马尔可夫链是否具有唯一平稳分布的重要依据。
03
马尔可夫链的转移概率
转移概率的定义与性质
定义
马尔可夫链中，给定当前状态$i$，未来状态$j$在某个时间步长内发生的概率称为转移 概率，记作$P(i,j)$。
性质
转移概率具有非负性、归一性和时齐性。非负性指$P(i,j) geq 0$；归一性指对于每个 状态$i$，所有可能转移到该状态的转移概率之和为1，即$sum_{ j} P(i,j) = 1$；时齐性
周期性会影响马尔可夫链的平稳分来自的性质和计算。状态空间的分解
状态空间的分解是将状态空间划分为若干个子集，每个子集内的状态具有相似的 性质和转移概率。
对于不可约的马尔可夫链，其极限分 布是遍历的，即极限分布与初始状态 无关。
05
马尔可夫链的模拟与实现
随机数生成
伪随机数生成器
使用数学公式和种子值生成一系列近似 随机的数列。
VS
真随机数生成器
利用物理现象（如电路噪音）产生真正的 随机数。
马尔可夫链蒙特卡洛方法
采样分布
通过多次重复模拟马尔可夫链的路径来估计 某个事件的概率或某个参数的值。
收敛性
随着模拟次数的增加，估计值逐渐接近真实 值。
马尔可夫链在决策分析中的应用
要点一
决策树
要点二
强化学习
将马尔可夫链应用于决策分析中，帮助决策者评估不同策 略的风险和收益。
在强化学习中，马尔可夫链用于描述环境状态转移和奖励 函数。
06
马尔可夫链的扩展与改进
时齐马尔可夫链
定义
时齐马尔可夫链是指时间 参数为离散的马尔可夫链 ，其状态转移概率不随时 间而变化。
遍历性是马尔可夫链达到平稳分布的必要条件之一，也是判 断马尔可夫链是否具有唯一平稳分布的重要依据。
03
马尔可夫链的转移概率
转移概率的定义与性质
定义
马尔可夫链中，给定当前状态$i$，未来状态$j$在某个时间步长内发生的概率称为转移 概率，记作$P(i,j)$。
性质
转移概率具有非负性、归一性和时齐性。非负性指$P(i,j) geq 0$；归一性指对于每个 状态$i$，所有可能转移到该状态的转移概率之和为1，即$sum_{ j} P(i,j) = 1$；时齐性
周期性会影响马尔可夫链的平稳分来自的性质和计算。状态空间的分解
状态空间的分解是将状态空间划分为若干个子集，每个子集内的状态具有相似的 性质和转移概率。
随机过程马氏过程.ppt
知，对于任意的 n, t1, t2 ,, tn , t T,
及x1, x2,, xn , x E
X(t1), X(t2 ),, X(tn ), X(t)相互独立，
P{X(t) x | X(tn ) xn,, X(t1) x1} ) xn ,, X (t1) P{X (tn ) xn ,, X (t1 ) x1}
X(t1) X(0), X(t2) X(t1),, X(tn) X(tn1), X(t) X(tn)
不妨设X0=0, 则易见增量 X(t)-X(tn) 与X(t1),
13
X(t2)= [X(t2)-X(t1)]+X(t1) , …, X(tn-1)= [X(tn-1)-X(tn-2)]+…+[X(t2)-X(t1)] +X(t1) 均是独立的，故对任意的实数：
2
例如: 假设一部电梯是由进入电梯内的人自行 操纵的，那么电梯下一步会运行到何处，只依 赖于当前在电梯内的人的意图，而与过去电梯 从何而来是无关的；
又如: 某电话交换台在时段[0,tk)内收到xk 次呼唤，则在时段内[0,t)(t>tk)收到的呼唤 次数X(t)为在[0,tk)内收到的呼唤次数与 [tk,t)内收到的呼唤次数之和，其中xk为确定 已知时，这个数X(t)就与tk以前呼唤的历史情 况无关.
也可以说，过程X(t)的“将来”只通过“现 在”与“过去”发生联系，一旦“现在”已经 确定，则“将来”与过去无关。 所以有人形象地将马氏过程戏称为一个“健 忘”过程，即指它是一个只注重现在，而把 过去经历统统忘却的一类特殊的随机过程。
8
二、满足马氏性的随机过程
1 独立随机过程为马氏过程
证：设X(t)为一独立随机过程，则由定义可
及x1, x2,, xn , x E
X(t1), X(t2 ),, X(tn ), X(t)相互独立，
P{X(t) x | X(tn ) xn,, X(t1) x1} ) xn ,, X (t1) P{X (tn ) xn ,, X (t1 ) x1}
X(t1) X(0), X(t2) X(t1),, X(tn) X(tn1), X(t) X(tn)
不妨设X0=0, 则易见增量 X(t)-X(tn) 与X(t1),
13
X(t2)= [X(t2)-X(t1)]+X(t1) , …, X(tn-1)= [X(tn-1)-X(tn-2)]+…+[X(t2)-X(t1)] +X(t1) 均是独立的，故对任意的实数：
2
例如: 假设一部电梯是由进入电梯内的人自行 操纵的，那么电梯下一步会运行到何处，只依 赖于当前在电梯内的人的意图，而与过去电梯 从何而来是无关的；
又如: 某电话交换台在时段[0,tk)内收到xk 次呼唤，则在时段内[0,t)(t>tk)收到的呼唤 次数X(t)为在[0,tk)内收到的呼唤次数与 [tk,t)内收到的呼唤次数之和，其中xk为确定 已知时，这个数X(t)就与tk以前呼唤的历史情 况无关.
也可以说，过程X(t)的“将来”只通过“现 在”与“过去”发生联系，一旦“现在”已经 确定，则“将来”与过去无关。 所以有人形象地将马氏过程戏称为一个“健 忘”过程，即指它是一个只注重现在，而把 过去经历统统忘却的一类特殊的随机过程。
8
二、满足马氏性的随机过程
1 独立随机过程为马氏过程
证：设X(t)为一独立随机过程，则由定义可
北大随机过程课件：第 2 章 第 3 讲 马尔可夫状态分析
nπ
(n) =∑ ∑ p00 n =1 n =1
∞
(4 p(1 − p) )n
nπ
考虑到 4 p (1 − p ) ≤ 1 ，等式成立的条件是 p=1/2。
当 p=1/2 时， 返的。 当 p≠1/2 时，
∑p
n =1
∞
(n) 00
=
⎞ 1 ⎛ 1 1 1 ⎜ + + + L⎟ ⎟ = ∞ ，状态 0 和所有状态是常 ⎜ π⎝ 1 2 3 ⎠
2 马尔可夫链的状态空间举例
绘出各个状态之间的转移图。 研究状态的到达和相通，进行状态空间的分解。研究状态空间的周期性。
研究状态的常返性和非常返性。 例1 设有三个状态（0，1，2）的马尔可夫链，它的一步转移概率矩阵是，
⎛1 / 2 1 / 2 0 ⎞ ⎟ ⎜ P = ⎜1 / 2 1 / 4 1 / 4 ⎟ ，求各个状态之间的关系。 ⎜ 0 1/ 3 2 / 3 ⎟ ⎠ ⎝
马尔可夫链 状态分类
1 马尔可夫链中状态的分类：
1.1 到达和相通： 定义 1：状态 i 可到达状态 j， 如果对状态 i 和 j 存在某个 n(n ≥ 1) 使得 p i j > 0 ，即由状态 i 出发，经过 n 步状
n
态转移，以正的概率到达状态 j，则称自状态 i 可到达状态 j，并记为 i → j 。反之， 如状态 i 不能到达状态 j，记为 i + → j ，此时对于一切 n, p i j = 0 。
∞
∑p
n =1
∞
( n) ii
= ∞ ，如果状态 i 是非常返的，则
∑p
n =1
(n) ii
=
1 <∞ 1 − fii
随机过程第二章课件
0.7 0.3 设 0.7, 0.4 ，则一步转移概率矩阵为 P 0.4 0.6
于是，两步转移概率矩阵和四步转移概率矩阵分别为
p00 P p 10
p01 p11
1 1
2.1 马尔可夫过程的定义
【二】马尔可夫链定义:
【性质】对于马尔可夫链，它的联合概率具有如下性质：
PX n in X 0 i0 , X 1 i1,, X n1 in1PX 0 i0 , X 1 i1,, X n1 in1 PX n in X n1 in1PX 0 i0 , X 1 i1,, X n1 in1
f tm , xm t1 , t2 ,, tm1; x1 , x2 ,, xm1 f t1 , t2 ,, tm1; x1 , x2 ,, xm1 f tm , xm tm1 , xm1 f t1 , t2 ,, tm1; x1 , x2 ,, xm1 f xm xm1 f xm1 xm2 f x2 x1 f x1
0.61 0.39 P 2 P P 0.52 0.48
0.5749 P 4 P 2 P 2 0.5668
0.4251 0.4332
由此可知，今日有雨且第四日仍有雨的概率为
4 p00 0.5749
2.1 马尔可夫过程的定义
【三】转移概率:
【定义二】高步转移概率： 设X n , n 0 为一马尔可夫链，对任意的 整数 0, n 0 ，及状态 j I ，记 i, m
pijm n PX n m j X n i
称为 m 步转移概率。它表示在时刻 n 时， X n 的状态为 i 的条件 m 下，经过 m 步转移到状态 j 的概率。 pij n 具有如下性质：
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率(i,jI, m0, n1)。
•
n步转移矩阵
Pn
p(n) ij
其中 pi(n j)0, pi(n j)1,i,jI
j I
P(n)也为随机矩阵
当n1时,
p(1) ij
pij
,
P(1)
P
当n0时 2020/11/13 ， 规pi(定 j0) 10,,iijj
11
4.1 马尔可夫链与转移概率
• 定理4.1 设{Xn，nT }为马尔可夫链， 则对任意整数n0,0l<n和i,jI，n步转
kI
kI
2020/11/13
13
4.1 马尔可夫链与转移概率
(2)在(1)中令l=1,k=k1,得
p(n) ij
p p (1) (n1) ik1 k1j
由此可递推出公式
k1I
(3)矩阵乘法
(4)由(3)推出
说明：
(1)此为C-K方程(切普曼-柯尔莫哥洛夫)
(2) n步转移概率由一步转移概率确定，
P{X1=i1|X0=i0}P{X0=i0} 马尔可夫链的统计特性完全由条件概率 P{Xn+1=in+1|Xn=in}确定。
2020/11/13
8
4.1 马尔可夫链与转移概率
• 定义 称条件概率pij(n)= P{Xn+1=j|Xn=i} 为 马尔可夫链{Xn，nT }在时刻n的一步转移 概率，简称转移概率，其中i,jI。
• 定义 若对任意的i,jI，马尔可夫链 {Xn,nT }的转移概率pij(n)与n无关，则称 马尔可夫链是齐次的，并记pij(n)为pij。
• 齐次马尔可夫链具有平稳转移概率， 状态空间I={1, 2, 3, }，一步转移概率为
2020/11/13
9
4.1 马尔可夫链与转移概率
p11 p21
2020/11/13
6
4.1 马尔可夫链与转移概率
• 马尔可夫链的性质
P{X0=i0, X1=i1, , Xn=in}
=P{Xn=in|X0=i0, X1=i1, , Xn-1=in-1}
P{X0=i0, X1=i1, , Xn-1=in-1}
= P{Xn=in|Xn-1=in-1}
P{Xn-1=in-1 |X0=i0,X1=i1,,Xn-2=in-2}
2020/11/13
5
4.1 马尔可夫链与转移概率
随机过程{Xn，nT }， 参数T={0, 1, 2, },状态空间I={i0, i1, i2, }
定义 若随机过程{Xn，nT }，对任意nT和 i0,i1,,in+1 I，条件概率 P{Xn+1=in+1|X0=i0,X1=i1,,Xn=in} = P{Xn+1=in+1|Xn=in}， 则称{Xn，nT }为马尔可夫链，简称马氏链。
☆若t1,t2,,tn-2表示过去，tn-1表示现在，tn 表示将来，马尔可夫过程表明：在已知
现在状态的条件下，将来所处的状态与 过去状态无关。
2020/11/13
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
4.1 马尔可夫链与转移概率
• 马尔可夫过程通常分为三类：
(1)时间、状态都是离散的，称为马尔可 夫链
(2)时间连续、状态离散的，称为连续时间 马尔可夫链
(3)时间、状态都是连续的，称为马尔可夫 过程
p12 p22
p1n p2n
P
pm1 pm2 pmn
• 转移概率性质
(1) pij0,i, jI (2) pij 1,iI
P称为随机矩阵
jI
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4.1 马尔可夫链与转移概率
• 定义
称条件概率
p
(n)
ij =
P{Xm+n=j|Xm=i}
为马尔可夫链{Xn，nT }的n步转移概
第四章 马尔可夫链
4.1 马尔可夫链与转移概率
定义 设 {X(t)，t T }为随机过程，若对 任P{X意(t正1)=整x数1,n及, Xt(1t<n-t12)<=xn<-1}t>n，0，且条件分 布P{TXP}{(为tXn)(马tn)尔xnx|可nX|X(夫t(nt-1过1))==程xx1n,。-1},，X则(tn称-1){=Xx(nt-)1，}=t
移概率 p i(j具n ) 有性质
(1)
p(n) ij
p p (l) (nl) ik kj
kI
(2)
p pp p (n ) ij
i1 kk 1 k2
kn 1j
(3) P(n)=PPk 1 ( nI -1) kn 1 I
(4) P(n)=Pn
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4.1 马尔可夫链与转移概率
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4.1 马尔可夫链与转移概率
定理4.2
•设{Xn，nT }为马尔可夫链，则对任意 整数jI和n1 ，绝对概率pj(n)具有性质
(1) pj(n) pipi(nj) iI
(2) pj(n) pi(n1)pij i I
(3) PT(n)=PT(0)P(n)
n步转移概率矩阵由一步转移概率矩阵确
定(n次幂) 2020/11/13
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4.1 马尔可夫链与转移概率
定义
• 初始概率 pj P{X0j}
• 绝对概率 pj(n)P{Xnj}
• 初始分布 pj , jI • 绝对分布 pj(n),jI
• 初始概率向量 pT(0)(p 1,p2, ) • 绝对概率向量 p T (n ) (p 1 (n )p ,2 (n ) ,)
P{X0=i0,X1=i1,,Xn-2=in-2}
=P{Xn=in|Xn-1=in-1}P{Xn-1=in-1 |Xn-2=in-2}
P{X0=i0,X1=i1,,Xn-2=in-2}
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4.1 马尔可夫链与转移概率
= =P{Xn=in|Xn-1=in-1}P{Xn-1=in-1 |Xn-2=in-2}
证(1)
p(n) ij
P Xmn
j
|
Xm
i
P Xm i, Xmn PXm i
j
kI
P Xm i, Xml PXm i,
k, Xml
Xmn
k
jPXm i, Xml k PXm i
P Xmn j | Xml kPXml k| Xm i kI
p(nl) kj
(ml)
p(l) ik
(m)
p p (l) (nl) ik kj