树上二重非齐次马氏链随机转移概率的极限性质

研究树上二重非齐次马氏链随机转移概率的调和平均极限性质,作为推论,得到了树上非齐次马氏链以及非齐次马氏链上的随机转移概率调和平均极限性质.     

树上非齐次马氏链随机转移概率的极限性质

收稿研究树上非齐次马氏链随机转移概率的调和平均极限性质,所得结果将非齐次马氏链上随机转移概率调和平均性质推广到树图上.     

非齐次马氏链状态无限次返回的充分条件

本文给出非齐次马氏链状态无限次返回的充分条件,在此条件下,以概率1给出了非齐次马氏链转移概率的强大数定律．     

一个强极限定理

设是可列非齐次马氏链，本文通过利用［１］中提出的在Ｗｉｅｎｅｒ概率空间的一种实现，而给出了一个对任意可列非齐次马氏链普遍成立的强极限定理。     

关于非齐次马氏链的一个熵密度定理

利用非齐次马氏链的一类强偏差定理,得出非齐次马氏链关于独立随机变量序列的一个熵密度定理.     

任意树指标随机过程关于树指标非齐次马氏链随机转移概率调和平均的强偏差定理

本文给出任意树指标随机过程关于树指标非齐次马氏链随机转移概率调和平均的一个强偏差定理,并作为推论得到树指标非齐次马氏链随机转移概率调和平均的强极限定理.     

任意齐次树指标马氏链场的一类Shannon-Mcmillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法来研究任意齐次树指标可列非齐次马氏链场的相对熵密度的一类强极限定理,并由此得出若干齐次树指标有限状态非齐次马氏链场、一般非齐次马氏链的Shannon-Mcmillan定理.将已有的关于离散信源的结果加以推广.     

树上路径过程的随机路径条件概率的强极限定理

本文研究了树上路径过程随机转移概率和状态序偶出现频率的强极限定理.通过利用若干重要不等式,获得了树上路径过程的随机路径条件概率用不等式表示的几何平均强极限定理以及树上路径过程关于状态序偶出现频率的用不等式表示的强极限定理,所得结果推广了树上马氏链及非齐次马氏链中的结果.     

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本文给出非齐次马氏链状态无限次返回的充分条件, 在此条件下, 以概率1给出了非齐次 马氏链转移概率的强大数定律     

m阶马氏链关于广义随机选择系统的极限定理

主要研究广义随机选择系统中的m阶非齐次马氏链随机转移概率调和平均的a.s.收敛的强极限定理.在证明中采用了一种把网微分法与条件矩母函数相结合应用于马氏链强极限定理研究的新途径.作为推论,得到m阶非齐次马氏链随机条件概率一个公平比的强极限定理,并将已有的结果加以推广.     

马氏环境中马氏链的一个概率不等式及其应用

本文研究了马氏环境中马氏链构成的随机变量之和的概率不等式问题.利用了结尾的方法,获得了马氏环境中马氏链构成的随机变量之和的尾部概率不等式,作为结果的应用,给出了将过程限制在(S,S∩F,PS)上的强大数定律.文中提出的方法和结果对研究独立的随机变量之和的大样本性质是十分有用的.     

时间效益分析法在教学质量评价中的应用

文章在回顾教学质量评价方法的基础上 ,介绍了时间效益分析方法的基本原理并应用此方法 ,利用同一地区两所学校 95年中考成绩和 98年高考成绩对两所学校的教学质量进行了分析比较。文章最后还采用齐次马尔可夫链分析法和协方差分析方法对这两所学校的教学质量进行了评价 ,三种方法得出了相同的结论 ,从而验证了时间效益分析方法的可行性     

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.     

随机环境中的马氏链状态分类

给出了随机环境中马氏链的特征数和状态的定义,讨论了状态间的传递性,自反性,对称性,是经典马氏链相应结果的一般化.并运用位势方法研究了状态间的关系,它们在极限理论的研究中非常有用.     

Chaı̂nes de Markov TripletTriplet Markov Chains

The Hidden Markov Chains (HMC) are widely applied in various problems. This succes is mainly due to the fact that the hidden process can be recovered even in the case of very large set of data. These models have been recetly generalized to ‘Pairwise Markov Chains’ (PMC) model, which admit the same processing power and a better modeling one. The aim of this note is to propose further generalization called Triplet Markov Chains (TMC), in which the distribution of the couple (hidden process, observed process) is the marginal distribution of a Markov chain. Similarly to HMC, we show that posterior marginals are still calculable in Triplets Markov Chains. We provide a necessary and sufficient condition that a TMC is a PMC, which shows that the new model is strictly more general. Furthermore, a link with the Dempster–Shafer fusion is specified. To cite this article: W. Pieczynski, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 335 (2002) 275–278.     

绕积马氏链的状态分类

利用绕积马氏链的特征数和马氏链的一般理论讨论了随机环境中马氏链的各种状态之间的关系,给出了在联合空间不可分解的条件下状态正则本质与常返的关系,还给出了状态弱常返若干充分条件.     

绕积马氏链的状态

主要研究了绕积马氏链的各种状态,得到了相应的一些充要条件．同时利用Foguel的L1-理论对单链X常返性与瞬时性进行了讨论,回答了单链X是π-不可约链的本质,即绕积马氏链的相空间是最小闭集．     

A note on variance bounding for continuous time Markov Chains

In this paper the notion of variance bounding introduced by Roberts and Rosenthal (2008) is extended to continuous time Markov Chains. Moreover, it is proven that, as in the discrete time case, the notion of variance bounding for reversible Markov Chains is equivalent to the existence of a central limit theorem. A connection with the continuous time Peskun ordering, introduced by Leisen and Mira (2008), concludes the paper.     

PageRank的改进算法——调整阻尼因子

Google将PageRank定义成某个非周期不可约Markov转移概率矩阵的平稳分布,于是对PageRank算法的改进所得到的矩阵一定要是非周期不可约Markov转移概率矩阵,结合RageRank算法和林共进修正算法思想,以及修正算法存在的问题,本文给出了改进算法,并通过简单试验对改进算法进行调整,调整后的改进算既满足Google的初衷又解决其算法的问题,也没有增加算法的复杂度.