Марковские процессы
Классификация случайных процессов. Основные понятия Марковских случайных процессов. Математический аппарат дискретных Марковских цепей. Понятие однородной цепи Маркова. Переходные вероятности и матрица перехода. Теорема о предельных вероятностях.
| Рубрика | Математика |
| Предмет | Теория вероятности |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Forget-me-not |
| Дата добавления | 10.04.2012 |
| Размер файла | 264,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Основные понятия теории марковских цепей. Теория о предельных вероятностях. Области применения цепей Маркова. Управляемые цепи Маркова. Выбор стратегии. Оптимальная стратегия является марковской - может зависеть еще и от момента времени принятия решения.
реферат [75,6 K], добавлен 08.03.2004Цепь Маркова как простой случай последовательности случайных событий, области ее применения. Теорема о предельных вероятностях в цепи Маркова, формула равенства Маркова. Примеры для типичной и однородной цепи Маркова, для нахождения матрицы перехода.
курсовая работа [126,8 K], добавлен 20.04.2011Основные понятия теории марковских цепей, их использование в теории массового обслуживания для расчета распределения вероятностей числа занятых приборов в системе. Методика решения задачи о наилучшем выборе. Понятие возвратных и невозвратных состояний.
курсовая работа [107,2 K], добавлен 06.11.2011Цепи Маркова как обобщение схемы Бернулли, описание последовательности случайных событий с конечным или счётным бесконечным числом исходов; свойство цепей, их актуальность в информатике; применение: определение авторства текста, использование PageRank.
дипломная работа [348,5 K], добавлен 19.05.2011Определение случайного процесса в математике, ряд терминов и понятий, описывающих механизм этого процесса. Марковские, стационарные случайные процессы с дискретными состояниями. Особенности эргодического свойства стационарных случайных процессов.
реферат [33,1 K], добавлен 15.05.2010Сходимость последовательностей случайных величин. Центральная предельная теорема для независимых одинаково распределенных случайных величин. Основные задачи математической статистики, их характеристика. Проверка гипотез по критерию однородности Смирнова.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 13.11.2012Классификация случайных событий. Функция распределения. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Закон равномерного распределения вероятностей. Распределение Стьюдента. Задачи математической статистики. Оценки параметров совокупности.
лекция [387,7 K], добавлен 12.12.2011Определение случайного процесса и его характеристики. Основные понятия теории массового обслуживания. Понятие марковского случайного процесса. Потоки событий. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний. Процессы гибели и размножения.
реферат [402,0 K], добавлен 08.01.2013Возможные варианты расчета вероятности событий. Выборочное пространство и события, их взаимосвязь. Общее правило сложения вероятностей. Законы распределения дискретных случайных величин, их математическое ожидание. Свойства биномиального распределения.
презентация [1,4 M], добавлен 19.07.2015Вероятность события. Теоремы сложения и умножения событий. Теорема полной вероятности события. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли, формула Пуассона, формула Муавра-Лапласа. Закон распределения вероятностей случайных дискретных величин.
контрольная работа [55,2 K], добавлен 19.12.2013
