2013 | OriginalPaper | Buchkapitel
Konvergenz von Markovketten
verfasst von : Achim Klenke
Erschienen in: Wahrscheinlichkeitstheorie
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.
Wählen Sie Textabschnitte aus um mit Künstlicher Intelligenz passenden Patente zu finden. powered by
Markieren Sie Textabschnitte, um KI-gestützt weitere passende Inhalte zu finden. powered by
Wir betrachten eine Markovkette
X
mit invarianter Verteilung
$$\pi$$
und untersuchen unter welchen Bedingungen die Verteilung von
X
n
für
n
-> ∞ gegen
$$\pi$$
konvergiert. Im Wesentlichen ist dafür notwendig und hinreichend, dass der Zustandsraum der Kette nicht in Unterräume zerfällt, die
• von der Kette nicht verlasen werden,
• oder von der Kette beispielsweise nur für ungerade
n
beziehungsweise nur für gerade
n
besucht werden. Im ersten Fall wäre die Kette reduzibel, im zweiten hingegen periodisch.
Wir untersuchen Periodizität von Ketten im ersten Abschnitt und zeigen im zweiten den Konvergenzsatz. Im dritten Abschnitt beschäftigen wir uns mit Anwendungen des Konvergenzsatzes für Computersimulationen mit der so genannten Markovketten Monte Carlo Methode. Im letzten Abschnitt beschreiben wir die Geschwindigkeit der Konvergenz gegen das Gleichgewicht mit Hilfe des Spektrums der Übergangsmatrix.