PTTC.PNG
Skip to main content.

Марковский процесс
Дата последнего изменения:2014.09.02
Сообщить об ошибке
  Марковский процесс
 Дискретный или непрерывный случайный процесс X(t) , который можно полностью задать с помощью двух величин: вероятности P(x,t) того, что случайная величина x(t) в момент времени t равна x и вероятности P(x2, t2?x1t1) того, что если x при t = t1 равен x1, то при t = t2 он равнен x2. Вторая из этих величин называется вероятностью перехода из состояния x1 при t = t1 в состояние x2 при t = t2 . Пример «матрицы переходных вероятностей» Маркова см. в статье «Матрица». Дискретные по времени и значению М.п. называют цепями Маркова. Выделение марковских процессов в отдельный класс связано с тем, что многие реальные процессы, например, в теории массового обслуживания, могут с хорошей точностью считаться марковскими. Кроме того, их часто можно исследовать гораздо подробнее, чем другие, более сложные случайные процессы.
[http://slovar-lopatnikov.ru/]
EN

FR

Тематики

  • экономика

EN

  • Markov process

 

Внимание!

Закрыть