# Chuỗi Markov

Xem 1-20 trên 21 kết quả Chuỗi Markov
• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P2

Markov Chains MARKOV PROCESSES Markov processes provide very flexible, powerful, and efficient means for the description and analysis of dynamic (computer) system properties. Performance and dependability measures can be easily derived. Moreover, Markov processes constitute the fundamental theory underlying the concept of queueing systems. In fact, the notation of queueing systems has been viewed sometimes as a high-level specification technique for (a sub-class of) Markov processes.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P3

Steady-State Solutions of Markov Chains In this chapter, we restrict ourselves to the computation of the steady-state probability vector’ of ergo&c Markov chains. Most of the literature on solution techniques of Markov chains assumes ergodicity of the underlying model. A comprehensive source on algorithms for steady-state solution techniques is the book by Stewart [Stew94]. From Eq. (2.15) and Eq. (2.58), we have v = VP and 0 = nQ, respectively, as points of departure for the study of steady-state solution techniques. Eq. (2.15) can be transformed so that: 0 = Y(P -1).

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P4

In this section we introduce an efficient method for the steady-state analysis of Markov chains. Whereas direct and iterative techniques can be used for the exact analysis of Markov chains as previously discussed, the method computations of Courtois [Cour75, Cour77] is mainly applied to approximate u NN the desired state probability vector u. Courtois’s approach is based of on decomposability properties of the models under consideration.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P10

Algorithms for Non-Product-Form Networks Although many algorithms are available for solving product-form queueing networks (see Chapters 8 and 9), most practical queueing problems lead to non-product-form networks. If the network is Markovian (or can be Markovized), automated generation and solution of the underlying CTMC via stochastic Petri nets (SPNs) is an option provided the number of states is fewer than a million. Instead of the costly alternative of a discrete-event simulation, approximate solution may be considered.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P5

Transient Solution of Markov Chains Transient solution is more meaningful than steady-state solution when the system under investigation needs to be evaluated with respect to its shortterm behavior, Using steady-state measures instead of transient measures could lead to substantial errors in this case. Furthermore, applying transient analysis is the onl y choice if non-ergodic models are investigated, Transient analysis of Markov chains has been attracting increasing attention and is of particular importance in dependability modeling. ...

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P13

This chapter considers several large applications. The set of applications organized into three sections. In Section 13.1, we present case studies queueing network applications. In Section 13.2 we present case studies Markov chains and stochastic Petri nets. In Section 13.3, case studies hierarchical models are presented.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P1

MOTIVATION Information processing system designers need methods for the quantification of system design factors such as performance and reliability. Modern computerr communicationI’ and production line systems process complex workloads with random service demands. Probabilistic and statistical methods are commonly employed for the purpose of performance and reliability evaluation. The purpose of this book is to explore major probabilistic modeling techniques for the performance analysis of information processing systems....

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P6

Single Station Queueing Systems A single station queueing system, as shown in Fig. 6.1, consists of a queueing buffer of finite or infinite size and one or more identical servers. Such an elementary queueing system is also referred to as a service station or, simply, as a node.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P7

Queueing Networks Queueing networks consisting of several service stations are more suitable for representing the structure of many systems with a large number of resources than models consisting of a single service station. In a queueing network at least two service stations are connected to each other. A station, i.e., a node, in the network represents a resource in the real system. Jobs in principle can be transferred between any two nodes of the network; in particular, a job can be directly returned to the node it has just left. A queueing network is called open when jobs can enter the...

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P9

Approximation Algorithms for Product-Form Networks In Chapter 8, several efficient algorithms for the exact solution of queueing networks are introduced. However, the memory requirements and computation time of these algorithms grows exponentially with the number of job classes in the system. For computationally difficult problems of networks with a large number of job classes, we resort to approximation methods. In Sections 9.1, 9.2, and 9.3 we introduce methods for obtaining such approximate results. The first group of methods is based on the MVA.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P12

Performance Analysis Tools Performance analysis tools have acquired increased importance due to increased complexity of modern systems. It is often the case that system measurements are not available or are very difficult to get. In such cases the development and the solution of a system model is an effective method of performance assessment. Software tools that support performance modeling studies provide one or more of the following solution methods:

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P8

Algorithms for Product-Form Networks Although product-form solutions can be expressed very easily as formulae, the computation of state probabilities in a closed queueing network is very time consuming if a straightforward computation of the normalization constant using Eq. (7.3.5) is carried out. As seen in Example 7.7, considerable computation is needed to analyze even a single class network with a small number of jobs, primarily because the formula makes a pass through all the states of the underlying CTMC.

• ### Queueing mạng lưới và chuỗi Markov P11

Optimization Analytic performance models are very well suited as kernels in optimization problems. Two major categories of optimization problems are static and dynamic optimization. In the former, performance measures are computed separately from an analytic queueing or CTMC model and treated simply as functions (generally complex and non-linear) of the control (decision) variables. In the latter class of problems, decision variables are integrated with the analytic performance model and hence optimization is intimately connected with performance evaluation.

• ### Thuật toán nhận dạng (phân loại) các ngôn ngữ tự nhiên

Báo cáo này giới thiệu một phương pháp nhận dạng (phân lớp) các ngôn ngữ tự nhiên dựa trên các đặc trưng riêng của chúng. Trong bài báo, tác giả sử dụng mô hình chuỗi Markov hữu hạn cùng với các phương pháp thống kê toán học như: ước lượng các tham số và kỹ thuật kiểm định các giả thiết thống kê làm công cụ để giải bài toán.

• ### Báo cáo toán học: "Positive matrices and dimension groups affiliated to C*-algebras and topological Markov chains "

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu khoa học ngành toán học tạp chí Journal of Operator Theory đề tài: Ma trận tích cực và các nhóm kích thước có liên quan đến C *- đại số và chuỗi Markov topo...

• ### Traffic Analysis and Design of Wireless IP Networks phần 4

Trong chuỗi Markov thời gian rời rạc, thời gian mà hệ thống chi tiêu trong cùng một trạng thái phân phối hình học [2]. Chúng tôi có thể dễ dàng chứng minh tuyên bố này. Hãy để chúng tôi giả định rằng hệ thống đã bước vào một nhà nước i.

• ### Traffic Analysis and Design of Wireless IP Networks phần 5

ở bước tiếp theo là (1 - PII). Do tài sản memoryless của chuỗi Markov, chúng ta có thể viết như sau: P {hệ thống vẫn còn ở trạng thái sau khi các bước liên tiếp m} = (1 - PII) piim (4,27) Đối với chuỗi Markov thời gian liên tục, chúng tôi có phân phối theo hàm mũ của thời gian ở trạng thái duy nhất (rời rạc nhà nước Markov thời gian liên tục quá trình,

• ### Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 1

Theo điều kiện thường xuyên một số q có thể mất bất kỳ hình thức nào (cung cấp các chuỗi Markov kết quả là ergodic), mà là một phước lành hỗn hợp ở chỗ nó có đủ khả năng linh hoạt tuyệt vời trong là một chuỗi Markov đồng nhất với thiết kế.

• ### Sách hướng dẫn học tập: Xác suất thống kê - TS. Lê Bá Long

(NB) Sách hướng dẫn học tập: Xác suất thống kê tập trung trình bày các vấn đề cơ bản về các khái niệm cơ bản về xác suất, biến ngẫu nhiên và các đặc trưng của chúng, véc tơ ngẫu nhiên và các đặc trưng của chúng, luật số lớn và định lý giới hạn, thống kê toán học, quá trình ngẫu nhiên và chuỗi Markov.