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马尔科夫链的粗粒化
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2024年10月14日 (一) 21:57的版本
添加831字节
、
2024年10月14日 (星期一)
→Lumpability
第129行:
第129行:
</math>
</math>
|{{EquationRef|3}}}}
|{{EquationRef|3}}}}
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字面意思上,这三个公式表达的是:(1) 在<math>t</math>时刻的<math>f_t</math>等于<math>s_i</math>并属于<math>A_k</math>的概率;(2) 当<math>t</math>时刻的<math>f_t</math>等于<math>s_i</math>并属于<math>A_k</math>时,下一时刻的<math>f_{t+1}</math>等于<math>s_j</math>并属于<math>A_m</math>的概率;(3)马尔可夫性。
+
+
这里强调考虑所有的初始状态<math>\pi</math>的意思是:(1) 任意时刻任意微观状态<math>s_i</math>属于<math>A_k</math>的概率都是一样的;(2) 当任意时刻任意<math>s_i</math>属于<math>A_k</math>时,下一时刻的微观状态<math>s_j = P s_i</math>属于<math>A_m</math>的概率也要求是一样的。
第136行:
第140行:
首先,式子表达了<math>t</math>时刻的微观状态属于哪个宏观状态的(后验)概率,整体可以看作是宏观动力学的转移概率<math>Pr_{\pi}[A_m | A_k]</math>(路径1)。
首先,式子表达了<math>t</math>时刻的微观状态属于哪个宏观状态的(后验)概率,整体可以看作是宏观动力学的转移概率<math>Pr_{\pi}[A_m | A_k]</math>(路径1)。
−
同时,整个表达式都是由路径2的元素组成的,其中<math>f_0,\ f_1,\ ...\ ,\ f_t</math>
表达的是微观动力学,
<math>f_t \in A_m</math>表达的是微观到宏观的聚类过程。
+
同时,整个表达式都是由路径2的元素组成的,其中<math>
\{
f_0,\ f_1,\ ...\ ,\ f_t
\}
</math>
表达的是微观动力学(微观动力学的演化过程在这里被省略了),
<math>f_t \in A_m</math>表达的是微观到宏观的聚类过程。
强调考虑所有的初始状态<math>\pi</math>,是为了让这两个路径保持一致,也就是满足交换律。
强调考虑所有的初始状态<math>\pi</math>,是为了让这两个路径保持一致,也就是满足交换律。
−
它强调了,无论从哪一步初始状态开始,无论是走宏观动力学
(路径1)还是微观动力学(路径2),它们在任意<math>t</math>
时刻的宏观状态都是一样的。
+
它强调了,无论从哪一个微观的初始状态<math>\pi</math>开始,无论是走宏观动力学
(路径1)还是微观动力学(路径2),它们在任意<math>t</math>
时刻的微观状态和宏观状态的对应关系都是一样的。
Liangjh
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