WikiDer > Критерий Колмогорова - Википедия

Kolmogorovs criterion - Wikipedia

В теория вероятности, Критерий Колмогорова, названный в честь Андрей Колмогоров, это теорема давая необходимое и достаточное условие для Цепь Маркова или же цепь Маркова с непрерывным временем быть стохастически идентичным его обращенной во времени версии.

Цепи Маркова с дискретным временем

Теорема утверждает, что неприводимая положительно рекуррентная апериодическая цепь Маркова с матрица перехода п является обратимый тогда и только тогда, когда его стационарная цепь Маркова удовлетворяет^[1]

{ Displaystyle p_ {j_ {1} j_ {2}} p_ {j_ {2} j_ {3}} cdots p_ {j_ {n-1} j_ {n}} p_ {j_ {n} j_ {1} } = p_ {j_ {1} j_ {n}} p_ {j_ {n} j_ {n-1}} cdots p_ {j_ {3} j_ {2}} p_ {j_ {2} j_ {1}} }

для всех конечных последовательностей состояний

{ displaystyle j_ {1}, j_ {2}, ldots, j_ {n} in S.}

Здесь п_ij компоненты переходной матрицы п, и S - пространство состояний цепи.

Пример

Рассмотрим этот рисунок, изображающий участок цепи Маркова с состояниями я, j, k и л и соответствующие вероятности перехода. Здесь критерий Колмогорова подразумевает, что произведение вероятностей при прохождении любого замкнутого цикла должно быть равным, поэтому произведение вокруг цикла я к j к л к k возвращаясь к я должен быть равен петле в обратном направлении,

{ displaystyle p_ {ij} p_ {jl} p_ {lk} p_ {ki} = p_ {ik} p_ {kl} p_ {lj} p_ {ji}.}

Доказательство

Позволять ${ displaystyle X}$ - цепь Маркова и обозначим через ${ displaystyle pi}$ его стационарное распределение (такое существует, поскольку цепь положительно рекуррентна).

Если цепь обратима, равенство следует из соотношения ${ displaystyle p_ {ji} = { frac { pi _ {i} p_ {ij}} { pi _ {j}}}}$ .

Теперь предположим, что равенство выполнено. Исправить состояния ${ displaystyle s}$ и ${ displaystyle t}$ . потом

{ displaystyle { text {P}} (X_ {n + 1} = t, X_ {n} = i_ {n}, ldots, X_ {0} = s | X_ {0} = s)}

{ displaystyle = p_ {si_ {1}} p_ {i_ {1} i_ {2}} cdots p_ {i_ {n} t}}

{ displaystyle = { frac {p_ {st}} {p_ {ts}}} p_ {ti_ {n}} p_ {i_ {n} i_ {n-1}} cdots p_ {i_ {1} s} }

{ displaystyle = { frac {p_ {st}} {p_ {ts}}} { text {P}} (X_ {n + 1}}

{ displaystyle = s, X_ {n}}

{ displaystyle = i_ {1}, ldots, X_ {0} = t | X_ {0} = t)}

.

Теперь просуммируйте обе части последнего равенства для всех возможных упорядоченных выборов ${ displaystyle n}$ состояния ${ displaystyle i_ {1}, i_ {2}, ldots, i_ {n}}$ . Таким образом, получаем ${ displaystyle p_ {st} ^ {(n)} = { frac {p_ {st}} {p_ {ts}}} p_ {ts} ^ {(n)}}$ так ${ displaystyle { frac {p_ {st} ^ {(n)}} {p_ {ts} ^ {(n)}}} = { frac {p_ {st}} {p_ {ts}}}}$ . послать ${ displaystyle n}$ к ${ displaystyle infty}$ слева от последнего. Из свойств цепи следует, что ${ Displaystyle lim _ {п к infty} p_ {ij} ^ {(n)} = pi _ {j}}$ , следовательно ${ displaystyle { frac { pi _ {t}} { pi _ {s}}} = { frac {p_ {st}} {p_ {ts}}}}$ что показывает обратимость цепи.