随机环境中马氏链状态的几点注记

利用双链(Xn,Tn→ξ)的马氏性对随机环境中马氏链的状态进行了研究,并指出当集合F是最小闭集时,则该集合中几乎所有的点都可达F的任意一个非零测度子集.     

随机环境中马氏链的瞬时性与闭集

讨论了随机环境中强π-不可约的马氏链瞬时性判定的一个充分必要条件,并且给出了随机环境中的马氏链在一定条件下是瞬时链和一致瞬时链的一个充分条件,提出了关于BN中闭集的概念,指出当π为不变测度时,若πBC=0,则存在B0∈BN,使B0 B,且B0为闭集.     

随机环境中马氏链的状态讨论

利用一般马氏链的理论和Foguel的L_1理论,讨论了随机环境中马氏链的状态分类,得到了集合非本质或非正则本质的等价条件,以及状态正则本质的充分条件。     

随机环境中马氏链的弱常返性

在随机环境马氏链的研究领域中,引入了弱常返性的概念,给出了弱常返性的判别准则,同时首次提出了弱一致瞬时性的概念。     

随机环境马氏链的状态分类

假设■是随机环境的马氏链,本文首先介绍了Hopf马氏链及绕积马氏链,并介绍了随机环境马氏链中的几个特征数,由此定义了随机环境马氏链强常返,弱常返等壮态,在随机环境的马氏链下,讨论它们的关系,并进一步讨论了随机环境马氏链φ—不可约性及ψ—不可约性的性质,并在ψ—不可约下讨论了状态的性质,并获得在一定的条件下,必存在弱常返状态的结果。     

随机环境中马氏链的状态研究

利用马氏链的一般理论讨论了随机环境中马氏链的性质和状态分类。借助于随机环境中马氏链的特征数,首先讨论了状态本质与正则本质的关系,给出了正则本质态的一个充分条件,在此基础上研究了弱常返态与正则本质态的关系及本质态与非正则本质态的关系,而后在状态空间有限及联合空间不可分解的条件下对状态空间进行了分解。最后举出一个实例说明了文章结论的正确性。     

随机环境中马氏链的状态分类

利用Foguel的L1理论和马氏双链是时齐马氏链这一性质,讨论了随机环境中马氏链的状态分类,得到非本质或非正则本质态的等价命题以及弱常返和强常返态的充分条件.     

从随机矩阵到随机环境中的马氏链

主要研究了随机矩阵的一些性质,给出了无穷多个随机矩阵乘积收敛的充分条件,从而得到随机环境中马氏链转移概率的极限性质,利用这一性质可以说明一些文献所出现的错误结论.     

双无限环境中马氏链常返态的等价定理

本文给出了随机环镜中马氏链的特征数和状态的定义,讨论了随机环镜中马氏链常返态的等价定理以及转移函数的性质定理,它们在随机环镜中马氏链的极限理论的研究中非常有用。     

随机环境中马氏链的常返与强常返

引出了随机环境中马氏链的π-不可约和强π-不可约性的定义,在强π-不可约条件下,得到了随机环境中马氏链强常返的充要条件以及随机环境中马氏链常返的判定准则,最后在π-不可约条件下讨论了常返与强常返的关系.     

随机环境中马氏链0-1律的一个结果

本文研究了随机环境中马氏链的0-1律,指出了若限制在保守集C上,将有与B-C引理相类似的一个结果,同时也给出了若单链■是π-不可约下的一个推论。     

关于二重马氏链的相关性质

马氏链是一类特殊的随机过程,在随机过程论中也起着重要的作用。最初由A.A.Markov所研究。二重马氏链概念也是一重马氏链概念的推广。在给出二重马氏链的两个等价定义的基础上,同时提供了一个获得二重马氏链的方法以便于检验随机过程是否为二重马氏链。     

随机马氏链的定义及性质

设|xn|是随机环境的马氏链一绕积马氏链，定义了一种特殊的hopf马氏链一绕积马氏链，并且讨论了绕积马氏链的主要性质及与随机马氏链的关系，得到了一种研究随机环境马氏链的主要方法．     

随机环境中非齐次马氏链的强极限定理

通过随机环境中马氏链的一般构造性定义,利用鞅差序列级数收敛定理,得到了随机环境中马氏链的一类强极限定理。     

双无限环境中马氏链的状态分类

在引进一系列与随机环境中的马氏链相关的概率特性函数,我们可以得到这些函数之间的一系列关系。     

随机环境中马氏链的一致强遍历性

For Markov chains in random environments, Cogbum( 1984, 1990) first introduced weak ergodic concept that “starting time“ is original point, and gave some conditions ensuring that the chains are weakly ergodic; Li Ying-qiu, Yan Xiao-bing, Wang He-song(2003) and LI Ying-qiu, YAN Xiao-bing and LI Ming-liang (2003) introduced uniformly weak ergodic and strong ergodic concept that “starting time“ is any point, and gave some conditions ensuring that the chains are uniformly weakly ergodic or strongly ergodic. In term of above ideas, the definitions of uniformly strong ergodic and XN -uniformly weak ergodic that “starting time“ is any point are introduced. Some conditions ensuring that the chains are uniformly strongly ergodic are given. It is the basis of further research for Markov chains in random environments.