Переходные вероятности. Определение марковского процесса
§1. Переходные вероятности. Определение марковского процесса.
1.1. Пусть имеется стохастический базис . Пусть на стохастическом базисе задан случайный процесс
со значениями в
, где
– польское пространство. Будем считать, что
Определение. Случайный процесс называется марковским, если для
, Р – п.н.
(1)
для любого .
Замечание. В силу теоремы Бореля для каждого существуют:
а) измеримый функционал, обозначаемый через
, такой, что
, следовательно
Р – п.н.
б) измеримая функция, обозначаемая через
, такая, что
, следовательно
Р – п.н.
Рекомендуемые материалы
причем, в силу (1) Р – п.н. , т.е.
Р – п.н.
1.2. Пусть– измеримое пространство, Е – польское (полное сепарабельное метрическое) пространство,
.
Определение. Пусть, обозначаемая
, такая, что
и
1) - при фиксированных
– мера;
2) - при фиксированных
– измеримая (по Борелю) функция.
Тогда называется переходной вероятностью, или вероятностью перехода.
Гипотеза H1. Существует семейство переходных вероятностей для марковского процесса
со значениями в
, такое, что Р – п.н. для любого
(2)
Определение. Если - марковский процесс со значениями в
и выполнено (2), то мы будем говорить, что задан марковский процесс с семейством переходных вероятностей
.
Предложение 1. Пусть - марковский процесс с семейством переходных вероятностей
.Тогда при
справедливо
(3)
где , ((3) называют уравнением Колмогорова–Чепмена).
Доказательство. Доказательство утверждения предложения 1 проводится аналогично доказательству теоремы 1 гл. 2, поэтому его не приводим.
Соглашение H2: Пусть
Определение. Марковским процессом в широком смысле (МПШ) называется такой процесс, что:
Бесплатная лекция: "3.6. Операционные системы ЛВС" также доступна.
i) принимает значения в;
ii) – семейство его переходных вероятностей;
iii) выполнены гипотеза Н1 и соглашение Н2.
1.3. Закон входа МПШ. Пусть и
, где
- марковский процесс в широком смысле, тогда, в силу его марковского свойства, имеем:
. (4)
Равенство (4) называется законом входа для МПШ.