gif
Портал edu4cash: Что это и как работает?.
gif
Как быстро получить ответ от ИИ.
gif
Как задонатить в Roblox в России в 2024 году.
gif
Обновления на edu4cash – новые награды, улучшенная модерация и эксклюзивные возможности для VIP!.
  • Задать вопрос
  • Назад
  • Главная страница
  • Вопросы
  • Предметы
    • Алгебра
    • Английский язык
    • Астрономия
    • Биология
    • Вероятность и статистика
    • География
    • Геометрия
    • Другие предметы
    • Информатика
    • История
    • Литература
    • Математика
    • Музыка
    • Немецкий язык
    • ОБЖ
    • Обществознание
    • Окружающий мир
    • Право
    • Психология
    • Русский язык
    • Физика
    • Физкультура и спорт
    • Французский язык
    • Химия
    • Экономика
  • Темы
  • Банк
  • Магазин
  • Задания
  • Блог
  • Топ пользователей
  • Контакты
  • VIP статус
  • Пригласи друга
  • Донат
  1. edu4cash
  2. Вопросы
  3. Другие предметы
  4. Колледж
  5. Как определить стационарное конечномерное распределение вероятностей для Марковского процесса с дискретным временем?Взять вероятности из первой строки матрицы, полученной в результате возведения в десятую степень матрицы переходной вероятностей.Взять...
Задать вопрос
Похожие вопросы
  • Марковский процесс с дискретным временем содержит поглощающие состояния, если в соответствующей ему матрице переходных вероятностей:есть вероятности pij = 0.есть вероятности pij = 1.есть вероятности pij = 0,5.
  • Марковский процесс с дискретным временем, содержащий поглощающее состояние, достигнет его: за бесконечное число шагов.за конечное число шагов.
  • Постройте дерево возможных переходов для двух шагов процесса для системы со следующим графом: Переходные вероятности равны: pO1 - 0.3; ро2 = 0.4; р03 - 0.1; р12 = 0.1; р23 - 0.3; р13 = 0.4.
  • Зависят ли интенсивности в матрице переходных интенсивностей для стационарного Марковского процесса с непрерывным временем от времени?Не зависят.Зависят.Зависят на начальном участке развития процесса во времени.
  • Выберите определение для регулярной матрицы переходных вероятностей Марковского процесса с дискретным временем.После возведения в степень n регулярная матрица не содержит вероятностей, равных 1.После возведения в степень n регулярная матрица не содер...
njohns

2025-03-18 07:36:29

Как определить стационарное конечномерное распределение вероятностей для Марковского процесса с дискретным временем?

  • Взять вероятности из первой строки матрицы, полученной в результате возведения в десятую степень матрицы переходной вероятностей.
  • Взять вероятности из последней строки матрицы, полученной в результате возведения в десятую степень матрицы переходной вероятностей.
  • Взять вероятности из любой строки матрицы, полученной в результате возведения в достаточно большую степень матрицы переходной вероятностей, при условии, что вероятности во всех строках одинаковы.

Другие предметы Колледж Марковские процессы моделирование систем колледж стационарное распределение Марковский процесс дискретное время матрица переходных вероятностей вероятности конечномерное распределение возведение в степень теоретическая вероятность


Born

2025-07-21 00:26:25

Чтобы определить стационарное конечномерное распределение вероятностей для Марковского процесса с дискретным временем, нужно выполнить несколько шагов. Давайте разберем их подробно: 1. **Понимание Марковского процесса**: - Марковский процесс с дискретным временем характеризуется матрицей переходных вероятностей, где каждый элемент P(i, j) представляет вероятность перехода из состояния i в состояние j за один шаг. 2. **Возведение матрицы в степень**: - Чтобы найти стационарное распределение, нужно возвести матрицу переходных вероятностей в достаточно большую степень. Это позволяет выявить поведение системы на долгосрочной перспективе. - Обычно возводят матрицу в степень, пока строки матрицы не станут одинаковыми. На практике, это может быть 10-я степень или больше, в зависимости от конкретной матрицы. 3. **Анализ строк матрицы**: - После возведения матрицы в высокую степень, проверяем строки полученной матрицы. Если все строки стали одинаковыми, это означает, что процесс достиг стационарного состояния. - В этом случае, вероятности в любой строке матрицы (так как они одинаковы) представляют собой стационарное распределение вероятностей. 4. **Вывод**: - Ответ на ваш вопрос: нужно взять вероятности из любой строки матрицы, полученной в результате возведения в достаточно большую степень матрицы переходных вероятностей, при условии, что вероятности во всех строках одинаковы. Таким образом, стационарное распределение вероятностей характеризуется тем, что оно не изменяется при дальнейшем применении матрицы переходных вероятностей. Это состояние равновесия, к которому стремится система при большом количестве шагов.

  • Политика в отношении обработки персональных данных
  • Правила использования сервиса edu4cash
  • Правила использования файлов cookie (куки)

Все права сохранены.
Все названия продуктов, компаний и марок, логотипы и товарные знаки являются собственностью соответствующих владельцев.

Copyright 2024 © edu4cash

Получите 500 балов за регистрацию!
Регистрация через ВКонтакте Регистрация через Google

...
Загрузка...
Войти через ВКонтакте Войти через Google Войти через Telegram
Жалоба

Для отправки жалобы необходимо авторизоваться под своим логином, или отправьте жалобу в свободной форме на e-mail abuse@edu4cash.ru

  • Карма
  • Ответов
  • Вопросов
  • Баллов