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.