Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3)

Нажмите для полного просмотра!

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №2

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №3

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №4

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №5

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №6

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №7

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №8

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №9

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №10

Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3), слайд №11

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Моделирование систем и процессов. Марковские процессы. (Лекция 3). Доклад-сообщение содержит 11 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Моделирование систем и процессов Лекция 3. Марковские процессы.

Слайд 2

Описание слайда:

Цепочка состояний устройства (системы)

Слайд 3

Описание слайда:

Методологические проблемы описания цепочки состояний:

Слайд 4

Описание слайда:

Марковские случайные процессы Марковские процессы - для каждого момента времени ti вероятность любого состояния системы в будущем (при t>ti) зависит только от ее состояния в настоящем (при t=ti) и не зависит от того, когда и каким образом система пришла в это состояние.

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Размеченный граф состояний и переходов

Слайд 7

Описание слайда:

Однородная конечная цепь Маркова Марковская цепь называется однородной, если переходные вероятности не зависят от номера шага (не зависят от момента времени перехода). При зависимости переходных вероятностей от номера шага Марковская цепь называется неоднородной.

Слайд 8

Описание слайда:

Графическое отображение конечной цепи Маркова

Слайд 9

Описание слайда:

Эргодическая цепь Маркова Свойство эргодичности однородной цепи Маркова означает, что переходные вероятности Pij(t) при достаточно большом T стремятся независимо от i-го состояния к некоторой стационарной величине. Другими словами, эргодическая цепь Маркова – это однородная по времени цепь Маркова S(t), обладающая следующим свойством: существуют независимые от i величины: Это означает, что матрица Pij превращена в матрицу из одной строки

Слайд 10

Описание слайда:

Дискретные марковские процессы с непрерывным временем: Случайный поток событий - последовательность однородных событий, следующих один за другим в какие-то случайные моменты времени. Интенсивность λ(или «плотность») потока событий- это среднее число событий в единицу времени. Если λ=const, то поток событий является стационарным , если λ=λ(t) , т.е. зависит от времени, то поток событий является нестационарным. Экспоненциальный закон распределения:

Слайд 11

Описание слайда:

Пуассоновский процесс Стационарный, без последействия и ординарный поток событий называется простейшим, или стационарным пуассоновским потоком. Термин пуассоновский поток означает, что число событий, попадающих на участок τ, распределено по закону Пуассона