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===转移过程和演化性质===
 
===转移过程和演化性质===
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我们以一个给定转移速率矩阵的CTMC来介绍转移过程和演化性质:
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<math>
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Q = \begin{pmatrix}
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-5 & 2 & 3 \\
  −
1 & -4 & 3 \\
  −
4 & 1 & -5
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\end{pmatrix}
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</math>
   
====可达、互通和可约性====
 
====可达、互通和可约性====
 
和离散时间马尔科夫链的一样,为了研究CTMC的极限分布以及平稳分布存在的条件,需要引入可达概念。设<math>S</math>是<math>\{X(t)\}</math>的状态空间,如果存在<math>t>0</math>使得<math>p_{ij}(t)>0</math>,则称<math>i</math>'''可达'''<math>j</math>,记作<math>i\to j</math>。如果<math>i\to j</math>且<math>j\to i</math>,则称<math>i,j</math>'''互通''',记作<math>i\leftrightarrow j</math>。如果<math>S</math>的所有状态互通,则称<math>\{X(t)\}</math>互通。上面这个例子中,所有状态之间均存在转移路径,因此所有状态互通,该CTMC是不可约的。
 
和离散时间马尔科夫链的一样,为了研究CTMC的极限分布以及平稳分布存在的条件,需要引入可达概念。设<math>S</math>是<math>\{X(t)\}</math>的状态空间,如果存在<math>t>0</math>使得<math>p_{ij}(t)>0</math>,则称<math>i</math>'''可达'''<math>j</math>,记作<math>i\to j</math>。如果<math>i\to j</math>且<math>j\to i</math>,则称<math>i,j</math>'''互通''',记作<math>i\leftrightarrow j</math>。如果<math>S</math>的所有状态互通,则称<math>\{X(t)\}</math>互通。上面这个例子中,所有状态之间均存在转移路径,因此所有状态互通,该CTMC是不可约的。
第655行: 第648行:  
有唯一非负解<math>\mathbf{p}</math>,这时<math>\mathbf{p}</math>是<math>\{X(t)\}</math>的唯一平稳分布。
 
有唯一非负解<math>\mathbf{p}</math>,这时<math>\mathbf{p}</math>是<math>\{X(t)\}</math>的唯一平稳分布。
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通过解上面的第一个条件给出的线性方程组,可以得到本节给出的具体CTMC的唯一平稳分布<math>\pi=(\frac{5}{18},\frac{4}{18},\frac{1}{2})</math>,很容易它也符合上面的第二个条件。
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对于一个转移速率矩阵如下的CTMC
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<math>
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Q = \begin{pmatrix}
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-5 & 2 & 3 \\
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1 & -4 & 3 \\
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4 & 1 & -5
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\end{pmatrix}
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</math>
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通过解上面的第一个条件给出的线性方程组,可以这个CTMC的唯一平稳分布<math>\pi=(\frac{5}{18},\frac{4}{18},\frac{1}{2})</math>,很容易它也符合上面的第二个条件。
    
====平稳可逆过程====
 
====平稳可逆过程====
第674行: 第677行:  
显然若细致平衡条件有解,这个方程就有解;那这个方程有解时,细致平衡条件是否有解呢?事实上,若<math>\{X(t)\}</math>互通,有转移速率矩阵<math>Q</math>和平稳分布,则细致平衡条件和这个方程有相同的的非负解,满足这个方程的概率分布<math>\mathbf{p}</math>是<math>\{X(t)\}</math>的平稳可逆分布。所以我们也称<math>p_iq_{ij}=p_jq_{ji}</math>为细致平衡条件。
 
显然若细致平衡条件有解,这个方程就有解;那这个方程有解时,细致平衡条件是否有解呢?事实上,若<math>\{X(t)\}</math>互通,有转移速率矩阵<math>Q</math>和平稳分布,则细致平衡条件和这个方程有相同的的非负解,满足这个方程的概率分布<math>\mathbf{p}</math>是<math>\{X(t)\}</math>的平稳可逆分布。所以我们也称<math>p_iq_{ij}=p_jq_{ji}</math>为细致平衡条件。
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我们本节开头给出的CTMC是不是可逆的呢?以状态0和1为例,有<math>\pi_0q_{01}=\frac{5}{9}\neq\frac{2}{9}=\pi_1q_{10}</math>,不满足细致平衡条件,所以这个CTMC是不可逆的。
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我们上面计算出来的平稳分布是不是可逆的呢?以状态0和1为例,有<math>\pi_0q_{01}=\frac{5}{9}\neq\frac{2}{9}=\pi_1q_{10}</math>,不满足细致平衡条件,所以这个CTMC是不可逆的。
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而对于另一个转移速率矩阵:
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<math>
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Q = \begin{pmatrix}
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-2 & 1 & 1 \\
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1 & -2 & 1 \\
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1 & 1 & -2
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\end{pmatrix}
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</math>
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很容易通过上一节的方法算出它的平稳分布为均匀分布<math>\pi=(\frac{1}{3},\frac{1}{3},\frac{1}{3})</math>,并且它满足<math>\pi_iq_{ij}=\pi_jq_{ji}</math>,所以<math>\pi</math>是该转移速率矩阵的平稳可逆分布。
    
===连续时间马尔科夫链的粗粒化===
 
===连续时间马尔科夫链的粗粒化===
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