| 第75行: |
第75行: |
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| − | ==转移概率矩阵的特征值== | + | ===转移概率矩阵的特征值=== |
| | 下面考察<math>P</math>的特征值,由于<math>P</math>的行和为<math>1</math>,那么 | | 下面考察<math>P</math>的特征值,由于<math>P</math>的行和为<math>1</math>,那么 |
| | + | |
| | <math>P\mathbf{1}=\begin{bmatrix} | | <math>P\mathbf{1}=\begin{bmatrix} |
| | p_{11}& p_{12}&\ldots\\ | | p_{11}& p_{12}&\ldots\\ |
| 第94行: |
第95行: |
| | \vdots\\ | | \vdots\\ |
| | \end{bmatrix}=\mathbf{1}.</math> | | \end{bmatrix}=\mathbf{1}.</math> |
| − | 即<math>1</math>是<math>P</math>的特征值,且对应的特征向量为</math>\mathbf{1}</math>。另一方面, | + | |
| | + | 即<math>1</math>是<math>P</math>的特征值,且对应的特征向量为</math>\mathbf{1}</math>。 |
| | + | |
| | + | 另一方面, |
| | + | |
| | <math>det(P-\lambda I)=det((P-\lambda I)^{\rm T})=det(P^{\rm T}-\lambda I).</math> | | <math>det(P-\lambda I)=det((P-\lambda I)^{\rm T})=det(P^{\rm T}-\lambda I).</math> |
| | + | |
| | 所以,<math>1</math>也是<math>P^{\rm T}</math>的特征值。 | | 所以,<math>1</math>也是<math>P^{\rm T}</math>的特征值。 |
| | + | |
| | 注:即方程<math>\pi=\pi P</math>总有非零解,这与马尔可夫链是否有极限没有关系。 | | 注:即方程<math>\pi=\pi P</math>总有非零解,这与马尔可夫链是否有极限没有关系。 |
| | | | |
| | 进一步,若<math>\pi_0</math>是方程<math>\pi=\pi P</math>的解,那么由递推关系得 | | 进一步,若<math>\pi_0</math>是方程<math>\pi=\pi P</math>的解,那么由递推关系得 |
| | + | |
| | <math>\pi_n=\pi_0P^n=\pi P^n=\pi.</math> | | <math>\pi_n=\pi_0P^n=\pi P^n=\pi.</math> |
| − | 即若<math>P(X_0=i)=\pi_0(i)</math>,有<math>\forall\ n,\ P(X_n=i)=\pi_0(i)</math>,称<math>\pi_0</math>为平稳分布。 | + | |
| | + | 即若<math>P(X_0=i)=\pi_0(i)</math>,有 |
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| | + | <math>\forall\ n,\ P(X_n=i)=\pi_0(i)</math>, |
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| | + | 即<math>\pi_0</math>为平稳分布。 |
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| | 进一步,设<math>\lambda</math>为<math>P</math>的任一特征值,对应的特征向量为<math>x=(x_1,x_2,\ldots)^{\rm T}</math>。那么,<math>\lambda</math>也是<math>P^{\rm T}</math>的特征值,且</math>\lambda x^{\rm T}=x^{\rm T}P^{\rm T}</math>,展开得 | | 进一步,设<math>\lambda</math>为<math>P</math>的任一特征值,对应的特征向量为<math>x=(x_1,x_2,\ldots)^{\rm T}</math>。那么,<math>\lambda</math>也是<math>P^{\rm T}</math>的特征值,且</math>\lambda x^{\rm T}=x^{\rm T}P^{\rm T}</math>,展开得 |
| | + | |
| | <math>\lambda x_j=\sum_{i}p_{ij}x_i.</math> | | <math>\lambda x_j=\sum_{i}p_{ij}x_i.</math> |
| − | 不失一般性,假设<math>|x_j|=\max_{k}|x_i|</math>,那么 | + | |
| | + | 不失一般性,假设 |
| | + | |
| | + | <math>|x_j|=\max_{k}|x_i|</math>, |
| | + | |
| | + | 那么 |
| | + | |
| | <math>|\lambda|\cdot|x_j|=\Big|\sum_i p_{ij}x_i\Big|\leq\sum_{i}p_{ij}|x_i|\leq\sum_{i}p_{ij}|x_j|=|x_j|.</math> | | <math>|\lambda|\cdot|x_j|=\Big|\sum_i p_{ij}x_i\Big|\leq\sum_{i}p_{ij}|x_i|\leq\sum_{i}p_{ij}|x_j|=|x_j|.</math> |
| | + | |
| | 那么,<math>|\lambda|\leq 1</math>。 | | 那么,<math>|\lambda|\leq 1</math>。 |
| | 注:上述两条性质对于一般的随机矩阵均成立。 | | 注:上述两条性质对于一般的随机矩阵均成立。 |