Система дифф. уравнений Колмогорова для вероятностей состояний

43. Система дифф. уравнений Колмогорова для вероятностей состояний.

Пусть дан марковский случайный процесс. Рi(t)—вер-ти состояний: i=1,n(все с чертой), тогда для Рi(t) выполняется следующее дифференциальное уравнение

d Рi(t)/dt=å( от i<>k,k=1 до n) lki* Рi(t)—å( от j<>1,j=i до n) lij*Pi(t); i=1,n(все с чертой) (1) Система из n уравнений , т.к. для любого момента t å( от i=1 до n) Pi(t), то в системе (1) одно любое уравнение м-но отбросить. И, задав начальное условие на момент t=t0, P1(t0)=1, Pi(t0)=0, i=1,n( все с чертой).

В итоге м-но решить сис-му дифф. ур-ний и найти все вер-ти состояний Pi(t), i=1,n(все с чертой).

44. Предельные вероятности состояний. Нахождение предельных вероятностей.

Предположим, что дан марковский случайный процесс, тогда, используя уравнение Колмогорова, можно найти Рi(t); i =

Предельными или финальными вероятностями называют пределы

, если эти вероятности существуют, т.е.  = Рi.

Если эти предельные вероятности существуют, то в системе устанавливается стационарный режим, при котором состояние системы меняется случайным образом, но вероятность каждого состояния остается неизменной.

Предельная вероятность в марковском случайном процессе существует, если этот процесс удовлетворяет свойству транзитивности. Процесс в протекающей системе называется транзитивным, если существует интервал времени t, в течение которого система может перейти из любого состояния Si в любое другое состояние Sj.

Алгебраические уравнения для предельной вероятности состояний

Пусть марковский случайный процесс удовлетворяет свойству транзитивности, тогда для него при t ® ¥ существуют предельные вероятности состояний Pi=const.

 , Þ, в этом случае вместо дифференциального уравнения Колмогорова получили систему линейных уравнений относительно вероятности состояний

Одно уравнение отбрасывается, остается n уравнений, решая эту систему получаем Р1, Р2, ... , Рn.

45. Процессы гибели и размножения. Формулы для нахождения предельных вероятностей.

Мы предполагаем, что все потоки, переводящие систему из любого Si в Si+1 и из Si в Si-1 являются простейшими.

li, i+1

li, i-1

Процессы такого типа называются процессами гибели и размножения.

Составим систему уравнений для нахождения предельной вероятности состояний:

S0: l01P0 = l10P1 S1: l10P1 + l12P1 = l01P0 + l21P2 S2: l21P2 + l23P2 = l12P1 + l32P3 ... Sn: ln, n-1 Pn = ln-1, n Pn-1 P0 + P1 + P2 + ... + Pn = 1

Из первого уравнения выражаем P1 =

l01P0 + l12P1 = l01P0 + l21P2

P2 =

P3 = Pn =  ...

P0 + ... +  = 1

46. Потоки событий. Простейший поток и его свойства.

Потоком событий называется последовательность каких-то однородных событий, следующих друг за другом через случайные интервалы времени, т.е. в произвольные моменты времени.

Потоки избираются на числовой оси, представляющей ось времени, точками, соответствующими моменту наступления событий.

Например: - поток вызовов, поступающих на станцию скорой помощи;

- поток автомобилей, пересекающих перекресток.

Среднее число событий, происходящих в единицу времени называется интенсивностью потока. l - среднее число событий в потоке, происходящее за единицу времени. Свойства потока:

Поток называется стационарным, если вероятность наступления того или иного числа событий за интервал времени длины а зависит от длины этого интервала и не зависит от того, в какой момент времени начинается отсчет этого интервала.

t2 – t1 = a

Поток событий называется потоком без последействия (без последствия), если для любых непересекающихся интервалов времени длины t1 и t2.

Вероятность появления того или иного числа событий в интервале t2 не зависит от того, какое число событий произошло в интервале t1.

Иначе, отсутствие последствия означает независимость наступления событий во времени.

3. Поток называется ординарным, если вероятность наступления двух и более событий за некоторый достаточно малый интервал времени t пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью наступления одного события за этот интервал.

Поток, обладающий всеми тремя перечисленными свойствами называется простейшим.