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计算大马尔科夫链的平稳分布的聚集状态方法 被引量:1

Some Methods for Computing stationary distributions Of large Markov Chains by Aggregating States
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摘要 计算大马尔科夫链的平稳分布是一个涉及到在庞大实际系统中的应用、理论分析、具体计算等各方面的综合课题。本文综述研究这一课题的基本思想,以及行之有效的新近算法:包括聚集/解除聚集迭代法、替换过程逼近法、单一输入超状态分解法,及其理论依据,最后还提出了若干尚待解决的问题。 This paper surveys basic thought and effective recent algorithms for computing stationary distributions of large Markov chains. Methods involved include (1)the iterative ag-gregation/disaggregation algorithm; (2)the replacement process approach; (3)the single - input superstate decomposable iterative algorithm, and their theoretical basis. Finally, the paper presents problems to be considered further.
作者 施仁杰
出处 《数理统计与应用概率》 1995年第1期46-54,共9页
基金 河南省自然科学基础研究基金
关键词 平稳分布 替换过程 马氏链 聚集状态法 groupable Markov Chain stationary distribution aggregation/ disaggre- gation replacementt process single-input superstate decomposable Markov Chain.
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Karl Bosch. Notwendige und hinreichende Bedingungen dafür, da? eine Funktion einer homogenen Markoffschen Kette Markoffsch ist[J] 1975,Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete(3):199~202

同被引文献1

  • 1施仁杰,马尔科夫链基础及其应用,1992年

引证文献1

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