Ergodické Markovské et zce



Podobné dokumenty
1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

T i hlavní v ty pravd podobnosti

Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými

Skalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu

2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4

Integrování jako opak derivování

e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody

Aplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení

Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem

nazvu obecnou PDR pro neznámou funkci

Co je to tensor... Vektorový prostor

Limity funkcí v nevlastních bodech. Obsah

Binární operace. Úvod. Pomocný text

Derivování sloºené funkce

Pravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web:

p (1) k 0 k 1 je pravd podobnost p echodu ze stavu k i v l ; 1 kroku do stavu k j

Matice a e²ení soustav lineárních rovnic

Obsah. Zpracoval Ctirad Novotný pro matmodel.cz.

P íklad 1 (Náhodná veli ina)

Rovnice a nerovnice. Posloupnosti.

a m1 a m2 a mn zobrazení. Operaci násobení u matic budeme definovat jiným způsobem.

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková

Modelování v elektrotechnice

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Státnice - Rekurzivní a rekurzivn spo etné mnoºiny

Kapitola 11: Vektory a matice:

Reálná ísla a posloupnosti Jan Malý

Testy pro více veli in

Vektory. Vektorové veli iny

Pr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce

na za átku se denuje náhodná veli ina

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

Domácí úkol 2. Obecné pokyny. Dbejte na formáln správný zápis výpo tu! Pro vy íslení výsledku pro binomické rozd lení pouºijte nap. Maple nebo Matlab.

Stochastické procesy ve nan ní matematice. Doc. RNDr. Martin Kolá, Ph.D.

Základy matematiky pro FEK

1 Existence e²ení systému diferenciálních rovnic. 2 Jednozna nost e²ení pro systém diferenciálních rovnic

Úvod do lineární algebry

Obsah. Zpracoval Ctirad Novotný pro matmodel.cz.

Matematika I Lineární závislost a nezávislost

Systém bonus - malus s více typy ²kod

Lineární algebra pro fyziky. Zápisky z p edná²ek. Dalibor míd

Aplikovaná matematika 1

Jevy, nezávislost, Bayesova v ta

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

OBSAH. 1. Základní p edstava o k ivkách a plochách

P íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

ANTAGONISTICKE HRY 172

Denice integrálu: Od Newtona k Bendové

1 Determinanty a inverzní matice

5. Aplikace diferenciálního a integrálního po tu v jedné dimenzi ZS 2017/18 1 / 32

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

Soustavy lineárních rovnic

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01RMF varianta A

1 Spojitý model. 1.1 Princip stochastického modelu

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru.

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

IB112 Základy matematiky

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

I. VRSTEVNICE FUNKCE, OTEV ENÉ A UZAV ENÉ MNOšINY

se nazývá charakter grupy G. Dále budeme uvaºovat pouze kone né grupy G. Charaktery tvo í také grupu, s násobením denovaným

pokud A Rat(M), pak také A Rat(M).

Operace s maticemi. Studijnı materia ly. Pro listova nı dokumentem NEpouz ı vejte kolec ko mys i nebo zvolte moz nost Full Screen.

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

4 DVOJMATICOVÉ HRY. Strategie Stiskni páku Sed u koryta. Stiskni páku (8, 2) (5, 3) Sed u koryta (10, 2) (0, 0)

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

P íklady k prvnímu testu - Scilab

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda

Vektorový prostor. d) Ke každému prvku u V n existuje tzv. opačný prvek u, pro který platí, že u + u = o (vektor u nazýváme opačný vektor k vektoru u)

Relace. Základní pojmy.

1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) =

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

Záludnosti velkých dimenzí

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

ízení Tvorba kritéria 2. prosince 2014

Státní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD10C0T01 e²ené p íklady

Teorie her. Klasikace. Pomocný text

Co je obsahem numerických metod?

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

11 Soustavy rovnic a nerovnic, Determinanty a Matice

Operace s maticemi. Studijnı materia ly. Pro listova nı dokumentem NEpouz ı vejte kolec ko mys i nebo zvolte moz nost Full Screen.

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

e²ení 4. série Binární operace

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

e²ení 3. série Hrátky s t lesy

Odhad sm si se smí²enými daty

Lineární a Celo íselné Programování

Transkript:

1. b ezen 2013

Denice 1.1 Markovský et zec nazveme ergodickým, jestliºe z libovolného stavu m ºeme p ejít do jakéhokoliv libovolného stavu (ne nutn v jednom kroku). Denice 1.2 Markovský et zec nazveme regulárním, jestliºe P n pro n jaké n neobsahuje ºádné nulové prvky. Jednodu²eji e eno, pro n jaké n je moºné se dostat z jakéhokoliv stavu do jakéhokoliv stavu p esn po n krocích. Kaºdý regulární et zec je ergodický, ale ergodický et zec nemusí být nutn regulární.

P íklad 1.1: Nech matice p echodu Markovského et zce je denována následovn ( ) 0 1 P = 1 0 Obrázek: P echod mezi stavy Tento et zec je ergodický, ale není regulární.

P íklad 1.2: Mnohem zajímav j²í p íklad ergodického ale neregulárního et zce je Ehrenfest v urn model 0 1 0 0 0 1/4 0 3/4 0 0 P = 0 1/2 0 1/2 0 0 0 3/4 0 1/4 0 0 0 1 0 Obrázek: Ehrenfest urn model Tento et zec je ergodický, ale není regulární.

Teorém 1.1 Necht matice P je matice p echodu regulárního et zce. Pak pro n se matice P n limitn blíºí k matici W, která má ve v²ech ádcích stejný vektor w. Tento vektor je striktn positivním pravd podobnostím vektorem (jeho sloºky jsou kladné a jejich sou et je roven jedné). D kaz: stejné jako ukázat, ºe P n konverguje k matici s konstantními sloupci j-tý sloupec P n je P n y, kde y je sloupcový vektor s 1 na j-té pozici a 0 jinde sta í ukázat, ºe pro jakýkoliv sloupcový vektor y, P n y konverguje ke konstantnímu vektoru Protoºe kaºdý sloupec matice P je pravd podobnostním vektorem, Py nám dá nový sloupcový vektor, jehoº sloºky si budou bliº²í neº v p vodním sloupcovém vektoru y.

1/2 1/4 1/4 1/3 1/3 1/3 1/2 1/2 0 1 2 3 = 7/4 2 3/2 Ukáºeme, ºe ve sloupcovém vektoru P n y se bude rozdíl mezi nejv t²í a nejmen²í sloºkou blíºit k 0 pro n. ij-tá pozice v matici P n, p (n) ij, udává pravd podobnost, ºe se proces za ínající ve stavu s i bude po n krocích nacházet ve stavu s j. Teorém 1.1 nám íká, ºe pravd podobnost toho, ºe se v dlouhodob trvajícím procesu budeme nacházet ve stavu s j, je rovna w j a je tedy nezávislá na po áte ním stavu.

Teorém 1.2 Nech matice P je regulární maticí p echodu, pak W = lim n P n. Nech w je ádek matice W a c je sloupcový vektor, jehoº sloºky jsou rovny jedné. Pak (a) wp=w a ádkový vektor v, pro n jº platí vp=v, je násobkem vektoru w. (b) Pc=c a sloupcový vektor x, pro n jº platí Px=x, je násobkem vektoru c.

Denice 1.3 ádkový vektor w s vlastností wp = w se nazývá pevný ádkový vektor (také limitní vektor) matice P. Obdobn sloupcový vektor x takový, ºe Px = x, se nazývá pevný sloupcový vektor matice P. Teorém 1.2 nám ukázal, ºe jakýkoliv pevný ádkový vektor matice P je násobkem vektoru w a jakýkoliv pevný sloupcový vektor matice P je konstantním vektorem. Ukaºme si n kolik dal²ích metod, jak spo ítat pevný ádkový vektor w regulárního Markovského et zce.

P íklad 1.3: Díky Teorému 1.1 m ºeme nalézt limitní vektor w matice p echodu pro Land of Oz: ( w 1 w 2 w 3 ) 1/2 1/4 1/4 1/2 0 1/2 1/4 1/4 1/2 (1)... w je pravd podobnostní vektor (2)... wp = w e²ením této soustavy je w = ( 0.4 0.2 0.4 ). w 1 + w 2 + w 3 = 1 (1) = ( w 1 w 2 w 3 ) (2)

P íklad 1.4: Jiný zp sob, jak vy e²it tento p íklad. Zvolme w 1 = 1, a pak vy e²m soustavu wp = w. (1/2) + (1/2)w 2 + (1/4)w 3 = 1 (1/4) + (1/4)w 3 = w 2 e²ením ( w 1 w 2 w 3 ) = ( 1 1/2 1 ). Vektor w pak získáme w = w 3 i=1 w i = ( w 1 w 2 w 3 ) = ( 0.4 0.2 0.4 )

Teorém 1.3 Necht P je matice p echodu ergodického et zce. Necht A n je matice denována A n = I + P + P 2 + + P n n + 1 Pak A n W, kde W je matice se stejnými ádky w. Vektor w je limitním vektorem matice P.

P íklad 1.5: V Land of Oz trvá rok 525 dní. Stav ƒetnost Relativní. R 217 0.413 N 109 0.208 S 199 0.379 Stav ƒetnost Relativní. R 4010 0.401 N 1902 0.190 S 4088 0.409 Tabulka: ƒetnosti po 525 dnech (vlevo), po 10 000 dnech (vpravo)

D kuji za pozornost.