Cosa è una catena di Markov?
Una catena di Markov è un processo di Markov con spazio degli stati discreto, quindi è un processo stocastico che assume valori in uno spazio discreto e che gode della proprietà di Markov.
Qual è la catena di Markov omogenea?
Una catena di Markov omogenea è un processo markoviano in cui la probabilità di transizione al tempo non dipende dal tempo stesso, ma soltanto dallo stato del sistema al tempo immediatamente precedente (−).
Qual è il teorema di esistenza e unicità della catena di Markov?
Il teorema di esistenza e unicità afferma che data una catena di Markov omogenea a stati discreti con probabilità di transizione e spazio degli stati , se la catena di Markov è irriducibile e ricorrente positiva allora esiste un’unica distribuzione stazionaria per la catena di Markov. Il teorema della convergenza afferma che data una catena
Qual è il nome del matematico markoviano?
Prende il nome dal matematico russo Andrej Andreevič Markov che per primo ne sviluppò la teoria. Modelli di tipo markoviano vengono utilizzati nel progetto di reti di telecomunicazioni: la teoria delle code che ne consegue trova applicazione in molti ambiti, dalla fila agli sportelli ai pacchetti dati in coda in un router.
Come calcolare l’entropia?
Calcolo dell’entropia. Per un processo che avviene in modo reversibile, la variazione di entropia (∆S) può essere calcolata nel seguente modo:
Qual è il periodo di uno stato di Markov a stati discreti?
Il periodo di uno stato ∈ di una catena di Markov a stati discreti, con finito o infinito numerabile, è definito come il minimo numero di passi temporali affinché vi sia una probabilità diversa da zero di tornare sullo stesso stato, partendo dallo stato al tempo .
Cosa è una distribuzione stazionaria?
Informalmente una distribuzione stazionaria è una distribuzione di probabilità che si mantiene costante all’evolversi nel tempo della catena di Markov. L’importanza delle distribuzioni stazionarie per le catene di Markov omogenee a stati discreti è data dai seguenti teoremi:
Cosa è un processo di Markov a tempo continuo?
un processo di Markov a tempo continuo è un v.c. esponenziale. Questo vincolo deriva dalla proprietà di assenza di memoria indotta sulla v.c. dal processo Markoviano. Come è noto le uniche distribuzioni che godono della proprietà di assenza di memoria sono, rispettivamente, la geometrica fra le distribuzioni discrete e l’esponenziale fra le
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Cosa è un processo di Markov?
Un processo di Markov è uno studio generalizzato del problema delle prove ripetute che utilizza il calcolo matriciale, e nel quale il tempo assume un’importanza
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