摘要
本文研究了随机环境中马氏链转移函数的收敛性.利用Doeblin条件,得到了随机环境中一般状态马氏链转移函数弱收敛及强收敛的一些条件,以及收敛速度的一个估计.
We study the convergence for Markov chain in random environment. Using the Doeblin condition, we obtain some conditions to ensure the Markov chain in random environment being weakly convergent and strongly convergent, then, we get an estimate of the convergence speed.
出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2008年第5期546-550,共5页
Journal of Mathematics
基金
国家自然科学基金(10371092)
关键词
随机环境
转移函数
弱收敛
强收敛
随机Doeblin条件
random environment
transition function
weak convergence
strong convergence
random Doeblin condition
