МАРКОВСКИЙ ПРОЦЕСС
важный специальный
Рассмотренный пример укладывается в следующую
Теория М. п. возникла на основе исследований
В этом случае вместо переходных вероятностей
А
Б
В
Г
Д
Е
Ё
Ж
З
И
Й
К
Л
М
Н
О
П
Р
С
Т
У
Ф
Х
Ц
Ч
Ш
Щ
Ъ
Ы
Ь
Э
Ю
Я
вид случайных процессов, имеющих большое значение в приложениях
теории вероятностей к различным разделам естествознания и техники. Примером
М. п. может служить распад радиоактивного вещества. Известно, что вероятность
распада данного атома за малый промежуток времени dt
равна
adt,
где
а - постоянная, характеризующая интенсивность распада данного радиоактивного
вещества; эта вероятность не зависит от судьбы всех других атомов и от
возраста данного атома. Пусть N обозначает число атомов радиоактивного
вещества в нек-рый начальный момент времени
t=0 и
Р
- вероятность того, что к моменту времени t
распалось
п атомов.
Вероятности
P
Решая эту систему уравнении при начальных
данных
получаем
В этом примере в каждый момент времени
имеется либо 0, либо 1, либо 2,..., либо N распавшихся атомов, причём число
их характеризует состояние изучаемого явления.
более общую схему. Пусть всевозможными состояниями изучаемой системы являются
w
состояний, и с течением времени происходят случайные переходы из одного
состояния в другое. Процесс называют марковским, если состояние системы
ох в нек-рый момент времени определяет лишь вероятность p
что через промежуток времени t система будет находиться в состоянии
w
вероятностями. При очень широких условиях переходные вероятности М. п.
удовлетворяют конечной или бесконечной системе линейных однородных обыкновенных
дифференциальных уравнений.
А. А. Маркова (старшего), к-рый в работах 1907 положил начало изучению
последовательностей зависимых испытаний и связанных с ними сумм случайных
величин. Это направление исследований известно под названием теории цепей
Маркова. В теории цепей Маркова рассматриваются такие системы, к-рые могут
переходить из одного состояния в другое лишь во вполне определённые моменты
времени t
p
вероятность того, что система в момент времени t
в состоянии w
к изучению
матриц
переходных вероятностей ||Р
в к-рых рассматриваемая система претерпевает случайные изменения в зависимости
от нек-рого числа непрерывно меняющихся параметров (времени, координат
и т. п.). Исследования этого направления не имели прочной логич. основы.
Общая теория М. п. и их классификация были даны сов. математиком А. Н.
Колмогоровым в 1930. Его исследования дали логически безупречную математич.
основу общей теории М. п., охватывающей, наряду с процессами описанного
выше вида, также процессы типа диффузии, в к-рых состояние системы
характеризуется непрерывно изменяющейся координатой диффундирующей частицы.
естественно рассматривать соответствующие плотности вероятностей
f(t,
x, у). Тогда f(t, x, у) есть вероятность того, что частица,
находившаяся в точке х, через промежуток времени t будет
иметь координату, заключённую между у и y + dy. Колмогоров
показал (при нек-рых общих условиях), что плотности f(t, x, у) удовлетворяют
следующему дифференциальному уравнению с частными производными к-рое ранее
было введено для важного в физике специального случая процесса диффузии
нем. физиками А. Фоккером и М. Планком. В этом уравнении коэффициент А
(у) представляет собой среднюю скорость изменения координаты у,
а
коэффициент В(у) - интенсивность случайных колебаний около этой
средней. Указанное уравнение явилось источником для мн. исследований по
теории М. п. в СССР и за рубежом.
Лит.: Марков А. А., Избр. труды.
Теория чисел. Теория вероятностен, М.,19513 Колмогоров А. Н., Об аналитическихметодах
в теории вероятностей, "Успехи математических наук", 1938, в. 5; Ф е л
л е р В., Введение в теорию вероятностей и её приложения, пер. с англ.,
т. 1 - 2, М., 1967; Г и х м а н И. И., Скороход А. В., Введение в теорию
случайных процессов, М., 1965. Б. А. Севастьянов, С. X. Сираждинов.