Главная > Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

10.3. Кинетические уравнения марковского процесса

1. Итак, основной особенностью марковского процесса является то, что вероятность перехода из состояния в состояние зависит только от . Это обстоятельство приводит к тому, что задание одномоментной плотности вероятности марковского процесса в позволяет определить ее и для любого .

В самом деле, если известна и плотность вероятности переходов (знак «~» будем далее опускать).

(10.3.1)

Таким образом, одномоментное распределение марковского процесса, заданное в момент , полностью определяет все его дальнейшее развитие. Это значит, что и временная производная плотности вероятности, рассматриваемая в момент , должна также определяться лишь самой плотностью вероятности в тот же момент времени . Другими словами, должно иметь место уравнение

(10.3.2)

где — некоторый дифференциальный оператор, действующий па координату . Этот оператор является линейным по отношению к в силу линейности уравнения (10.3.1). Назовем этот оператор кинетическим оператором марковского процесса. Задаваясь начальными условиями для и решая уравнение (10.3.2), можно определить всю эволюцию одномоментного распределения. Таким образом, (10.3.2) есть кинетическое уравнение марковского процесса.

При начальном условии решение уравнения (10.3.2) автоматически дает плотность вероятности переходов . Следовательно, эта плотность вероятности также удовлетворяет тому же самому кинетическому уравнению

(10.3.3)

с начальным условием .

Уравнение (10.3.2) может быть получено и непосредственно из (10.2.1), ибо оно представляет, по существу, дифференциальную форму уравнения Смолуховского (см., например, [5, 6]). При этом оказывается, что дифференциальный оператор равен в общем случае [5,6]

(10.3.4)

где

(10.3.5)

будем называть кинетическими коэффициентами марковского процесса. Здесь усреднение производится по ансамблю реализаций, соответствующему вероятности переходов, т. е.

(10.3.6)

Другими словами, полагая, что является фиксированным, мы усредняем по всевозможным значениям .

Итак, произвольный марковский процесс описывается уравнениями (10.3.2), (10.3.3) с кинетическим оператором(10.3.4).

Наряду с уравнением (10.3.3) из уравнения Смолуховского можно получить и «обратное» уравнение для плотности вероятности переходов, в котором производные берутся по «начальным» координатам:

Другими словами, плотность вероятности переходов как функция начальных переменных удовлетворяет уравнению

где оператор , очевидно, тесно связан с .

Нетрудно показать, что операторы и являются сопряженными, т. е. такими, для которых справедливо соотношение

если хотя бы одна из функций обращается вместе со всеми своими производными в нуль при . Поэтому в последующем, вводя знак сопряжения, будем записывать , где

(10.3.7)

Таким образом, обратное кинетическое уравнение принимает вид

(10.3.8)

2. Марковский случайный процесс называется непрерывным если Для всех . Для непрерывного марковского процесса кинетическое уравнение (10.3.3) принимает вид уравнения Эйнштейна — Фоккера — Планка (ЭФП) [6, 7].

Это же уравнение часто называют прямым уравнением Колмогорова.

Для непрерывного марковского процесса кинетическое уравнение (10.3.8)

называется обратным уравнением Колмогорова [34, 42, 51], сопряженным прямому.

Непрерывность марковского процесса, как это следует из (10.3.5), означает, что для при стремится к нулю быстрее, чем . Это значит, что большие отклонения случайного процесса за малое время существенно менее вероятны, чем малые отклонения (см. подробнее [7]).

3. Кинетические коэффициенты однородного во времени марковского процесса согласно (10.3.5), (10.3.6) не зависят от времени: . Вследствие этого .

Если марковский процесс называется однородным в пространстве. Для него .

Если существует отличный от тождественного нуля предел

то говорят о существовании стационарной плотности вероятности марковского процесса.

4. В заключение параграфа представим временную производную двумоментного распределения марковского процесса через введенные выше операторы. Умножая обе части (10.3.2) на , найдем

Таким образом, для двумоментной плотности вероятности мар" ковского процесса мы получили то же самое кинетическое уравнение. Для стационарного марковского процесса

(10.3.9)

1
Оглавление
email@scask.ru