Jaka jest różnica między łańcuchami Markowa a procesami Markowa?
Czytam sprzeczne informacje: czasami definicja jest oparta na tym, czy przestrzeń stanu jest dyskretna, czy ciągła, a czasem na tym, czy czas jest dyskretny ciągłego.
Proces Markowa nazywany jest łańcuchem Markowa, jeśli przestrzeń stanu jest dyskretna, tj. Jest skończona lub policzalna przestrzeń jest dyskretna, tj. Jest skończona lub policzalna.
http://www.win.tue.nl/~iadan/que/h3.pdf :
Proces Markowa jest ciągłą wersją łańcucha Markowa.
Albo można użyć synonimicznie łańcucha Markowa i procesu Markowa, co predysponuje, czy parametr czasu jest ciągły czy dyskretny, a także czy przestrzeń stanu jest ciągła czy dyskretna.
Aktualizacja 2017-03-04: to samo pytanie zostało zadane na https://www.quora.com/Can-I-use-the-words-Markov-process-and-Markov-chain-interchange zamiennie
źródło
Odpowiedzi:
Od przedmowy do pierwszego wydania „Markov Chains and Stochastic Stability” autorstwa Meyn i Tweedie:
Edycja: referencje cytowane przez moje referencje to odpowiednio:
99: JL Doob. Procesy stochastyczne . John Wiley & Sons, New York 1953
71: KL Chung. Łańcuchy Markowa ze stacjonarnymi prawdopodobieństwami przejścia . Springer-Verlag, Berlin, drugie wydanie, 1967.
326: D. Revuz. Łańcuchy Markowa . Północna Holandia, Amsterdam, drugie wydanie, 1984 r.
źródło
Jedna metoda klasyfikacji procesów stochastycznych opiera się na naturze
time parameter
( dyskretna lub ciągła ) istate space
( dyskretna lub ciągła ). Prowadzi to do czterech kategorii procesów stochastycznych.Jeśli
state space
proces stochastyczny jest dyskretny , niezależnie od tego, czytime parameter
jest dyskretny, czy ciągły , proces jest zwykle nazywany łańcuchem .Jeśli proces stochastyczny posiada właściwość Markowa , niezależnie od charakteru parametru czasu (dyskretny lub ciągły) i przestrzeni stanów (dyskretny lub ciągły) , wówczas nazywa się to procesem Markowa . W związku z tym będziemy mieć cztery kategorie procesów Markowa.
continuous time parameter
,discrete state space
Stochastyczny procesowe posiadające właściwość Markowa nazywa się ciągły łańcuch parametr Markowa (CTMC) .discrete time parameter
,discrete state space
Stochastyczny proces Markowa posiadających właściwość jest nazywany dyskretnych parametrów Markowa łańcuch (DTMC) .Podobnie możemy mieć dwa inne procesy Markowa.
Aktualizacja 2017-03-09:
Every independent increment process is a Markov process.
Poisson process
posiadanie właściwości niezależnego przyrostu jestMarkov process
dyskretne z parametrem czasu i przestrzenią stanu.Brownian motion process
posiadanie właściwości niezależnego przyrostu jestMarkov process
parametrem o czasie ciągłym i procesem ciągłej przestrzeni stanu.źródło