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Characteristic of exit moments and models of enlargement of states for finite markov chains in terms of global memory functionals

机译:就全局记忆功能而言,有限马尔可夫链的出口矩和状态扩展模型

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摘要

A notion of local- and global-memory functions for discrete-type distributions is introduced by analogy with the notion of the memory for continuous-type distributions introduced in Muth's papers. In the class of PH-distributions (i.e., of distributions of the time of Markov chain exit from a subset of states) the necessary and sufficient conditions are obtained for the case where the exit time has an exponential (continuous-time) or a geometric (discrete time) distribution. A new notion of a global memory functional for decomposition of the state space of a finite Markov chain is introduced. Its properties as a measure of quality of decomposition and enlargement of a state space are studied. The asymptotic optimality is proved. © 2000 Kluwer Academic/Plenum Publishers.
机译:类似于Muth论文中引入的连续类型分布的内存概念,引入了离散类型分布的局部和全局内存函数的概念。在PH分布(即从状态子集出发的马尔可夫链退出时间的分布)类别中,对于退出时间具有指数(连续时间)或几何时间的情况,可以获得必要条件和充分条件(离散时间)分布。引入了一种新的全局记忆功能的概念,该功能用于分解有限马尔可夫链的状态空间。研究了它的性质,作为衡量状态空间分解和扩大的质量。证明了渐近最优性。 ©2000 Kluwer Academic / Plenum出版商。

著录项

  • 作者

    Anisimov V.V.; Klygunova;

  • 作者单位
  • 年度 2000
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 English
  • 中图分类

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