随机过程14 - 离散时间马氏链与转移概率

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离散时间马尔科夫链与转移概率

文章目录

1. 马尔科夫性的引入

  随机过程中,最重要的就是研究两个随机变量之间的关系。比如相关,就是研究两个随机变量之间的亲疏远近关系。而相关系数表征了两个随机变量之间的角度。对于高斯过程,我们通过联合高斯分布,把若干个随机变量联系在一起。而泊松过程各个点之间的联系体现在事件发生的间隔是指数分布。

  如果我们想描绘n个随机变量之间的联系,最好的方法是使用联合分布。

Joint Distribution P ( Z 1 , . . . , Z n ) \\textJoint Distribution\\\\ P(Z_1,...,Z_n) Joint DistributionP(Z1,...,Zn)

  但是联合分布求起来非常的麻烦,我们可以尝试使用条件概率的方法来进行计算

P ( Z 1 , . . . , Z n ) = P ( Z n ∣ Z n − 1 , . . . , Z 1 ) P ( Z n − 1 , . . . , Z 1 ) = P ( Z n ∣ Z n − 1 , . . . , Z 1 ) P ( Z n − 1 ∣ Z n − 2 , . . . , Z 1 ) P ( Z n − 2 , . . . , Z 1 ) = ∏ k = 1 n P ( Z k ∣ Z k − 1 , . . . , Z 1 ) P(Z_1,...,Z_n) = P(Z_n|Z_n-1,...,Z_1) P(Z_n-1,...,Z_1) \\\\ = P(Z_n|Z_n-1,...,Z_1) P(Z_n-1|Z_n-2,...,Z_1)P(Z_n-2,...,Z_1) \\\\ = \\prod _k=1^n P(Z_k|Z_k-1,...,Z_1) P(Z1,...,Zn)=P(ZnZn1,...,Z1)P(Zn1,...,Z1)=P(ZnZn1,...,Z1)P(Zn1Zn2,...,Z1)P(Zn2,...,Z1)=k=1nP(ZkZk1,...,Z1)

  事实上,这样做问题并没有得到简化。虽然增加了条件,随机因素减少了,但是约束条件变多了,实际上问题难度并没有得到降低。

  比如两点之间直线最短,如果现在增加一个约束,在球面上走,就需要找一个大圆,不能直接穿过去。继续增加约束,在椭球体上找两点间最短距离,用椭圆积分做。如果是随便给一个曲面,就要找测地线了。目前这还是个没有完全解决的问题。因此,一旦约束变强了,一点都没有解决问题

  用等号的式子不叫简化,叫化简。如果要做简化,一定要做假设。

Assumption \\textAssumption Assumption

  好的假设需要满足下面三个条件

  • 实现起来容易:比如假定某一个方程成立,可能这个方程都没有办法解
  • 存在的空间巨大:能满足条件的变量如果没有,变成了空集
  • 应用及其广泛:实际环境中,满足这个假设的情况很多

  我们在此做一个假设,如果角标是时间的话,表示只有离当前最近的那个随机变量能够产生影响,其他就都可以忽略了。这个假设是马尔科夫做的,因此叫做马尔科夫性

Markov Property P ( Z n ∣ Z n − 1 , . . . , Z 1 ) = P ( Z n ∣ Z n − 1 ) \\textMarkov Property\\\\ P(Z_n | Z_n-1,...,Z_1) = P(Z_n | Z_n-1) Markov PropertyP(ZnZn1,...,Z1)=P(ZnZn1)

  马尔科夫的这个假设就满足好的假设的三个条件。马尔科夫性实现起来非常容易,很多随机过程都满足马尔科夫性,应用及其广泛,因此这是个好的假设

  随机过程按照时间的连续性和状态的连续性可以分为四种

  • 离散时间离散状态的随机过程:离散时间马尔科夫链(DT Markov Chain)
  • 离散时间连续状态的随机过程:连续时间马尔科夫链(CT Markov Chain)
  • 连续时间离散状态的随机过程:泊松过程(Poisson)
  • 连续时间连续状态的随机过程:高斯过程(Gaussian)

2. 马尔科夫性与马尔科夫链

2.1 定义

Markov Chains \\textMarkov Chains Markov Chains

  假设我们有一个离散的随机过程

Z n Z k ∈ x 1 , . . , x n , . . . Z\\_n \\ \\\\ Z_k \\in \\x_1,..,x_n,... \\ ZnZkx1,..,xn,...
  我们任取n个随机变量,都有如下式子成立,这就是马尔科夫性

P ( Z n ∣ Z n − 1 , . . . , Z 1 ) = P ( Z n ∣ Z n − 1 ) P(Z_n | Z_n-1,...,Z_1) = P(Z_n|Z_n-1) P(ZnZn1,...,Z1)=P(ZnZn1)

  而叫做链是因为,我们把随机过程的状态表征为一个一个的点,状态随着时间进行变换,对不同时间随机过程的状态进行采样,可以得到一个样本轨道。这种形象的表示就是链

2.2 马尔科夫性的解读

  我们假设三个符号,A表示过去,B表示现在,C表示将来

A : P a s t B : N o w C : F u t u r e A: Past \\quad B: Now \\quad C: Future A:PastB:NowC:Future

  • 解读1:假设我们已知当下和过去,如果我们想去预测未来,只有当下对预测未来是有用的,过去可以忘记了

P ( C ∣ B A ) = P ( C ∣ B ) ( 1 ) P(C|BA) = P(C|B) \\quad (1) P(CBA)=P(CB)(1)

  • 解读2(等价解读):如果当下是已知的,过去和未来是独立的,当下是连接过去和将来的纽带

P ( C A ∣ B ) = P ( C ∣ B ) P ( A ∣ B ) ( 2 ) P(CA|B ) = P(C|B)P(A|B) \\quad (2) P(CAB)=P(CB)P(AB)(2)

  我们验证一下这个式子,首先下面的全概率公式成立

P ( C A ) = P ( C ∣ A ) P ( A ) P(CA) = P(C|A)P(A) P(CA)=P(CA)P(A)

  加入条件概率之后仍然成立

⇒ P ( C A ∣ B ) = P ( C ∣ B A ) P ( A ∣ B ) = P ( C ∣ B ) P ( A ∣ B ) \\Rightarrow P(CA|B) = P(C|BA)P(A|B) = P(C|B)P(A|B) P(CAB)=P(CBA)P(AB)=P(CB)P(AB)

  证明了(1)->(2),再证明(2)->(1)

  对于条件概率有这样的式子成立

P ( C ∣ A ) = P ( C A ) P ( A ) P(C|A) = \\fracP(CA)P(A) P(CA)=P(A)P(CA)

⇒ P ( C ∣ B A ) = P ( C A ∣ B ) P ( A ∣ B ) = P ( C ∣ B ) P ( A ∣ B ) P ( A ∣ B ) = P ( C ∣ B ) \\Rightarrow P(C|BA) = \\fracP(CA|B)P(A|B) =\\fracP(C|B)P(A|B)P(A|B) = P(C|B) P(C以上是关于随机过程14 - 离散时间马氏链与转移概率的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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随机过程 16 - 离散时间马氏链的渐进行为

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随机过程 17 -离散时间马氏链典型应用

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