Проверяйте марковскую цепь на редуктивность
возвращает tf
= isreducible(mc
)true
если дискретная цепь Маркова mc
является редуцируемым и false
в противном случае.
Цепь Маркова mc
неприводимо, если каждое состояние достижимо из каждого другого состояния самое большее n - 1 шаг, где n количество состояний (mc.NumStates
). Этот результат эквивалентен Q = (I + Z)n – 1 содержащие все положительные элементы. I является n единичной матрицей n -by. Матрица нулевого шаблона матрицы перехода P (mc.P
) <reservedrangesplaceholder8> <reservedrangesplaceholder7> <reservedrangesplaceholder6>
= I (P <reservedrangesplaceholder3> <reservedrangesplaceholder2>> 0), для всего i, <reservedrangesplaceholder0> [2]. Чтобы определить редуктивность,isreducible
вычисляет Q.
По теореме Перрона-Фробениуса [2] неприводимые марковские цепи имеют уникальные стационарные распределения. Unichains, которые состоят из одного рекуррентного класса плюс переходных классов, также имеют уникальные стационарные распределения (с нулевой массой вероятностей в переходных классах). Редуктивные цепи с несколькими рекуррентными классами имеют стационарные распределения, которые зависят от начального распределения.
[1] Gallager, R.G. Stochastic Processes: Theory for Applications. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 2013.
[2] Хорн, Р. и К. Р. Джонсон. Матричный анализ. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1985.