齐次可列马尔可夫过程的可加泛函

在[4]中,研究了连续型的马尔可夫过程的可加泛函,本文则对可列状态马尔可失过程,研究了这个问题。对最小过程和[5]中的一阶过程,作者找到了全部的非负有限齐次可加泛函。利用王梓坤在[2]中开创的、侯振挺在[5]中发展的极限过渡法,作者对§1所描述的马尔可夫过程,得到了右连续非负齐次可加泛函的极限表示。§1 定义: 设X={x_?(ω),t<σ(ω)}是定义在完备概率空间{Ω,?,P}上的可列状态齐次马尔可夫过程。状态空间I={1,2,…,n,…},记I={∞}∪I,是I的紧化。其转移概率{P_(ij)(t),i,j∈I,t∈T=[0,∞]}满足下列条件:     

马尔可夫过程的传导转移概率及工程研究应用

将可拓学理论和方法首次应用到马尔可夫过程的研究中,给出了过程元和过程元概率函数的概念,将相关分析原理和可拓变换用于对马尔可夫过程的一步传导转移概率函数的研究.给出了马尔可夫过程在参变量取某值时的一步转移过程元和一步转移概率函数的概念并利用相关性、可拓变换和传导变换等对其进行了研究.实例分析表明：该方法可为一类涉及马尔可夫过程的矛盾问题提供一种新的形式化解决途径,丰富了可拓学在随机过程领域研究中的理论.     

可逆马尔可夫链的转移概率估计

对可逆马尔可夫链的转移概率进行了估计 ,给出了其条件为马尔可夫链的格林函数的空间对称性和多项式衰减规律 ,解决了早期研究中当分形不能用一个简单运算重正化 ,或者分形是无穷分叉时的难题。     

可逆马尔可夫链的转移概率估计

对可逆马尔可夫链的转移概率进行了估计，给出了其条件为马尔可夫链的格林函数的空间对称性和多项式衰减规律，解决了早期研究中当分形不能用一个简单运算重正化，或者分形是无穷分叉时的难题。     

q-风险模型的伴随多维马尔可夫过程

q-风险模型是Q-风险模型的推广,而Q-风险模型又是经典风险模型的推广.在Q-风险模型中,索赔时刻是一个规则Q-过程的跳跃时刻,而索赔计数过程是马尔可夫到达过程(MAP)的计数过程,Q-风险模型被一个环境过程控制.环境过程是一个规则Q-过程,它取离散的实数值.实际问题中,环境过程可以取连续的实数值.因此,需要将环境过程Q-过程推广为q-过程,并进一步将Q-风险模型推广为q-风险模型.证明了q-风险模型的伴随2-维和3-维随机过程都是时齐马尔可夫过程,并求出了它们的初始分布和转移概率的显式表示式.作为q-风险模型的特殊情形,对Q-风险模型获得了相应的结论.     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

基于马尔可夫转移概率的意识障碍识别研究

意识障碍可分为最小意识状态和植物状态,目前对两类患者的区分主要基于行为量表的方法,但仍存在40%的误判率,脑电信号可以作为临床诊断的辅助工具.微状态可以反应大脑潜在认知机制的时空信息,探讨较短且具有平稳性微状态序列的低阶马尔可夫性质鲜少研究.基于18名意识障碍患者的静息态脑电信号,在具有平稳性的时间尺度上（60 s）对微状态序列进行分割,然后计算状态转换序列的一阶马尔可夫和二阶马尔可夫转移概率,得到两类意识障碍患者具有统计学差异的转移模式,并将差异模式作为特征进行交叉验证,最高得到92%的分类准确率.结果表明：意识障碍患者的统计差异模式更倾向于转向C状态和D状态,一阶马尔可夫比二阶马尔可夫具有更好的分类效果.上述结果为区分两类意识障碍患者以及医疗领域的微状态研究提供了新方法.     

非齐次可列马尔可夫过程的几个轨道定理

定理1 (SM)P右标准,i≠∞,则对α.α.ω,μ[S_i(ω)—S_i(ω)]=O. 定理2 (SM)P标准,i在每t∈[α,b]瞬变,则对α.α.ω,S_i(ω)在[α,b]无处稠密。     

概率核的存在性及转移概率的可微性

本文给出了某个概率核存在的充要条件.结合已有的结果,我们得到了抽象空间中跳过程的转移函数关于时间参数t可微的充要条件.     

可列马尔可夫过程的击中分布

在[2]中,对满足文献[1]的条件(A)的所谓Hunt过程,证明了存在一个连续随机时间替换τ(t)使得x(τ(t))与x(t)有相同的转移函数的充要条件是x(t)和x(t)有相同的击中分布。本文对有保守Q矩阵的齐次可列马尔可夫过程证明了类似的定理,一般说,它们并不是Hunt过程。证明的方法是:首先对最小过程,然后对一阶过程,最后,用侯振挺在[5]中的极限过渡法,对一般情形进行证明。     

马尔可夫的概率情怀

 马尔可夫是圣彼得堡数学学派的卓越代表,他秉承和发展了切比雪夫的概率思想。第1次严格证明了中心极限定理;拓广了大数定理相关理论;创立了马尔可夫链,初步奠定了随机过程基础等。本文通过马尔可夫同恩师、师弟之间的学术切磋,展示了其高尚的科学人生观。     

大坝浇筑的随机过程描述及转移概率计算

在混凝土拱坝施工仿真中，筑决浇筑顺序的描述及其仿真结果的表达是十分困难且重要的．运用Markov随机过程理论描述了混凝土坝筑决浇筑的状态转移行为和特征，并通过隶属度进行了仿真稳态特性的判别及筑决转移概率的计算；同时，构建了系统稳态条件下的筑决转移网络，直观地描述了筑决的转移过程以及根据概率确定的关键线路．该方法能够全面有效地描述系统可能的状态，并动态地预测系统的行为，有利于辅助施工决策．     

大系统马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法

提出马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法．定义元件状态转移率矩阵和系统状态数组,将系统状态转换为便于计算机存储与处理的数组,有效地描述了系统状态之间的转移;基于元件状态转移率矩阵和系统状态数组提出不受系统状态和元件状态数目限制快速准确计算状态转移率的方法,通过挖掘状态转移概率矩阵中非零元素的分布规律提出非零元素的快速定位方法,进而快速形成状态转移概率矩阵的稀疏存储;针对由两状态元件组成的系统,提出基于给定系统状态排序和服务状态集数纽快速定位状态转移概率矩阵中非零元素的方法．将其应用于电力系统概率安全性评估,以新英格兰10机39节点系统为例,证实了方法的有效性和实用性．     

Banach值鞅变换与可乘Φ不等式

定义了可乘Φ不等式,并利用Banach值Orlicz鞅空间的相互嵌入关系,讨论了Banach值Orlicz鞅空间上鞅变换算子Tv的可乘Φ不等式与Banach空间几何性质之间的关系.     

伴随上的自然变换

引进了自然变换函了的概念，建大了自然同构与伴随间的一类等价关系，系统研究了伴随上的自然变换，主要结果：设＜Ｆ，Ｋ１，η１，ε１＞：Ｘ→Ａ，＜Ｇ，Ｋ２，η２，ε２＞：Ｘ→Ａ．ｎ：Ｆ→Ｇ，ｍ，Ｋ１→Ｋ２，若ｎ２＝（ｍ°ｎ）η１，ε１＝ε２（ｎ°ｍ），则ｍ，ｎ为自然同构．     

二维推广有限马尔可夫链m步转移概率的矩阵算法

对有限状态空间的二维推广马尔可夫键，定义了一步转移概率矩阵及其改良矩阵和一步全转移概率矩阵。提出扭矩阵方法计算m步转移概率矩阵及m步全转移概率矩阵的方法，从而简化了由一步转移概率计算m步转移概率的过程。     

基于钻孔资料的耦合马尔可夫链水平方向转移概率矩阵估计

地层变异在实际滑坡中广泛存在,其表现为不同类型岩土材料的互相嵌套或一种类型岩土体在另一种较均质岩土体中的随机分布.岩土工程实践中仍缺乏一种有效的地层变异模拟方法.为此,搜集了不同地区的钻孔资料,检验了土体状态转移的一阶马尔可夫性.提出了一种实用的基于钻孔数据的耦合马尔可夫链水平方向转移概率矩阵估计方法.利用给定的水平方向转移概率矩阵进行耦合马尔科夫链模拟以产生虚拟钻孔,通过比较给定的水平方向转移概率矩阵和利用虚拟钻孔估计的水平方向转移概率矩阵评估了所提方法的有效性.最后,利用澳大利亚珀斯市的钻孔资料进行了水平方向转移概率矩阵的估计.结果表明,土体状态转移的一阶马尔可夫性在现实中是广泛存在的;当给定的转移概率矩阵对角占优(矩阵的对角线元素大于非对角元素之和)程度较高时,估计的水平方向转移概率矩阵和给定值有较好的吻合.所提方法使耦合马尔科夫链模型能被有效地用于地层变异的模拟,为在岩土工程中考虑地层变异奠定了基础.     

关于无穷质点马尔可夫过程的几点注记

本文在文献[1～4]的基础上,进一步探讨了三种类型的无穷质点马尔可夫过程。首先给出了对称排它过程的可逆测度集与不变测度集相等的一个充要条件;其次用对偶技巧研究了接近过程与对称排它过程的混合模型,推广了文献[1]中相应的结果;最后研究了吸引的广义自旋变相过程与广义排它过程的混合模型,并证明了这种过程具有单纯吸引的自旋变相过程所具有的全部遍历性性质。