马尔可夫大数定律

马尔可夫大数定律(Markov law of large num-tiers)是一种弱大数定律。若随机变量序列{}n}满足马尔可夫条件1_、合,、nz

马尔可夫在1906-1907年间发表的研究中为了证明随机变量间的独立性不是弱大数定律(weak law of large numbers)和中心极限定理(central limit theorem)成立的必要条件,构造了一个按条件概率相互依赖的随机过程,并证明其在一定条件下收敛于

大约从1883年起,马尔科夫就开始考虑概率论中的基本问题了。十九世纪的八、九十年代,他主要是沿着切比雪夫开创的方向,致力于独立随机变量和古典极限理论的研究,从而改进和完善了大数定律和中心极限定理。进入二十世纪以后,他的兴趣转移

出于扩大极限定理应用范围的目的,马尔科夫在本世纪初开始考虑相依随机变量序列的规律,并从中选出了最重要的一类加以研究。1906年他在《大数定律关于相依变量的扩展》一文中,第一次提到这种如同锁链般环环相扣的随机变量序列,其中某个

63.马尔可夫的情形∥237 64.双联结链的一般情形∥241 65.链C(2)n的特征函数∥244 66.多联结链∥245 67.无限复杂链∥248 68.平稳的链Cn∥253 第八章 补充与应用∥255 69.对于链Cn与Cn(X)的大数定律∥255 70.对于链Cn(

《随机环境中的马尔可夫过程》就其研究的主题而言,含有状态的分类、状态空间的分解、遍历极限与不变测度、大数定律、中心极限定理、不变原理、大偏差原理、Q过程的构造理论等。随机环境中的马尔可夫过程目录 编辑 语音 第一章 经典马尔可夫

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