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一个平衡的[[流网络]]可以自然地转变成[[马尔科夫链]],而[[马尔科夫链]]是数学家们研究得非常深入而透彻的数学对象,因此这为我们更好地分析[[流网络]]提供了便利条件。
 
一个平衡的[[流网络]]可以自然地转变成[[马尔科夫链]],而[[马尔科夫链]]是数学家们研究得非常深入而透彻的数学对象,因此这为我们更好地分析[[流网络]]提供了便利条件。
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下面给出基本计算简表。定义:流矩阵F,对应的马尔科夫链矩阵M
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<math>m_{ij}=\frac{f_{ij}}{\sum_{j=1}^{N+1}f_{ij}}</math>
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基础矩阵:<math>
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U=I+M+M^2+\cdot\cdot\cdot=(I-M)^{-1}
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</math>
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<math>
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m_{ij}=\frac{f_{ij}}{\sum_{j=1}^{N+1}f_{ij}}
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</math>, 
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基础矩阵<math>
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U=I+M+M^2+\cdot\cdot\cdot=(I-M)^{-1}
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</math>
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i到j的总流:<math>
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t_{i,j}=T_0\frac{u_{0,i}u_{i,j}}{u_{i,i}}
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</math>,i到j的首达流:<math>
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\phi_{i,j}=T_0 \frac{u_{0,i}u_{i,j}}{u_{i,i}u_{j,j}}
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</math>
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其中T<sub>0</sub>为从源输入到整个网络的流量,也就是IS(参看[[流动网络]])。根据这两个公式,可以计算任意网络任意节点对的总流和首达流。
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i到j的平均时间:<math>
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k_{i,j}=\frac{(MU^2)_{ij}}{(MU)_{ij}}
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</math>,i到j的首达平均时间:<math>l_{i,j}=\frac{u_{jj}(M_{-j}U_{-j}^2)_{ij}}{u_{ij}}=\frac{(MU^2)_{ij}}{u_{ij}}-\frac{(MU^2)_{jj}}{u_{jj}}
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</math>
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其中<math>M_{-j}</math>表示将M的第i行全置为0,<math>U_{-j}=I+M_{-j}+M_{-j}^{2}+\cdot\cdot\cdot=(I-M)^{-1}</math>。
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下面给出基本计算简表。定义:流矩阵F,对应的马尔科夫链矩阵M
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<math>m_{ij}=\frac{f_{ij}}{\sum_{j=1}^{N+1}f_{ij}}</math>
       

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