0
마르코프 체인의 특성으로 약 고정 분포의 상태는 정지 분포 널리마르코프 체인 초기화 상태
그러나 page_rank 등과 같은 많은 분야에서 사용되어왔다 행렬과 관련이 없으며 마크로프 체인의 init 상태와 관련이 없습니다.
그래서 전이 행렬의 조건은 초기화 상태가 마르코프 체인과 아무 상관이 없으므로 n 번째 반복 이후에 최종적으로 고정 분포에 도달하게됩니다.
A
답변
0
마르코프 체인은 고유 한 고정 분포가 보장되지 않습니다. 예를 들어, 전이 행렬이 단위 행렬 인 2 가지 상태의 마르코프 체인을 생각해보십시오. 즉 초기 상태가 무엇이든 결코 변하지 않습니다. 따라서이 경우 최초의 경우와 독립적 인 고정 분포가 존재하지 않습니다.
고정 분포가있는 경우 초기 상태가 고정 분포가 아니면 고정 분포는 n이 무한대로 증가함에 따라 한계에 도달합니다. 그래서 iteration n + 1은 iteration n과 비슷할 것입니다. 그러나 큰 n은 고정 된 분포가 아닙니다. 그러나, 실제 목적 (즉, 컴퓨터에서의 부동 소수점 수의 정밀도 한계)에있어서, 일시적인 상태는 소수의 반복 후에 도달 될 수있다.
0
강하게 연결되고 비주기적인 그래프가 필요합니다. 일부 체인을 실행하여주기적인 마르코프 체인의 고정 분포를 찾으려면 각 노드에 일정한 확률로 "유지"전환을 추가하고 다른 전환을 적절하게 스케일합니다.
+0
이 의미가 있습니다. 나는 시도 할 것이다. –
이 [관련 질문]에 대한 답변을보고 싶을 수도 있습니다 (http://stackoverflow.com/questions/43196523/what-is-the-significance-of-the-stationary-distribution-of-a-markov -chain-given /). – jnez71