Марковские процессы

Курсовая работа, 04 Апреля 2012

Математическое моделирование позволяет более глубоко и объективно взглянуть на модель и найти способ её преобразования. Модель, в данном случае, представляет собой набор цифр и функций по которым работают некоторые её компоненты.
Таким образом, с помощью применения метода Динамического Программирования (Марковский процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний.) и создания программы на основе этого метода, будет выполнена цель курсового проекта.

Марковские процессы

Курс лекций, 13 Февраля 2012

Очень удобно описывать появление случайных событий в виде вероятностей переходов из одного состояния системы в другое, так как при этом считается, что, перейдя в одно из состояний, система не должна далее учитывать обстоятельства того, как она попала в это состояние.

Моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов

Курсовая работа, 21 Ноября 2012

Целью данной курсовой работы является созданию и реализации математической модели с использование марковских случайных процессов.
В рамках поставленной цели выделим следующие задачи:
1. выполнить анализ литературы;
2. используя аппарат цепей Маркова, сделать прогнозы тенденции увеличения расходов на заработную плату,

Марковские процессы. Основные понятия и задачи, решаемые с помощью Марковских процессов

Контрольная работа, 18 Марта 2011

Марковские случайные процессы названы по имени выдающегося русского математика А.А. Маркова (1856-1922), впервые начавшего изучение вероятностной связи случайных величин и создавшего теорию, которую можно назвать “динамикой вероятностей”. В дальнейшем основы этой теории явились исходной базой общей теории случайных процессов, а также таких важных прикладных наук, как теория диффузионных процессов, теория надежности, теория массового обслуживания и т.д.

Марковский случайный процесс

Сайт-партнер: yaneuch.ru

Реферат, 07 Декабря 2012

Очень удобно описывать появление случайных событий в виде вероятностей переходов из одного состояния системы в другое, так как при этом считается, что, перейдя в одно из состояний, система не должна далее учитывать обстоятельства того, как она попала в это состояние.
Случайный процесс называется марковским процессом (или процессом без последействия), если для каждого момента времени t вероятность любого состояния системы в будущем зависит только от ее состояния в настоящем и не зависит от того, как система пришла в это состояние.

Понятие о марковском процессе

Сайт-партнер: yaneuch.ru

Реферат, 03 Апреля 2013

До сих пор мы рассматривали главным образом детерминированные задачи исследования операций и методы оптимизации решений в этих задачах. Начиная с этой главы, и до конца книги мы будем заниматься задачами исследования операций в условиях неопределенности. В этой главе мы рассмотрим сравнительно благоприятный случай «доброкачественной» или «стохастической» неопределенности (см. § 5 гл. 2), когда неопределенные факторы, входящие в задачу, представляют собой случайные величины (или случайные функции), вероятностные характеристики которых либо известны, либо могут быть получены из опыта.

Марковские случайные процессы

Сайт-партнер: myunivercity.ru

Курсовая работа, 03 Апреля 2014

Марковские случайные процессы названы по имени выдающегося русского математика А.А. Маркова (1856-1922), впервые начавшего изучение вероятностной связи случайных величин и создавшего теорию, которую можно назвать «динамикой вероятностей». В дальнейшем основы этой теории явились исходной базой общей теории случайных процессов, а также таких важных прикладных наук, как теория диффузионных процессов, теория надежности, теория массового обслуживания и т.д. В настоящее время теория Марковских процессов и ее приложения широко применяются в самых различных областях таких наук, как механика, физика, химия и др.

Дискретный марковский процесс

Сайт-партнер: stud24.ru

Курсовая работа, 11 Мая 2012

Одним из важнейших факторов, который должен учитываться в процессе принятия оптимальных решений, является фактор случайности. При учете "случайности" необходимо, чтобы массовые случайные явления обладали свойством статической устойчивости. Это означает, что учитываемые случайные явления подчиняются определенным статическим закономерностям, требования которых не обязательны при учете неопределенности.