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相型分布 - 版の履歴
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2008年11月11日 (火) 05:21にAlbeit-Kunによる
2008-11-11T05:21:13Z
<p></p>
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<tr class="diff-title" lang="ja">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2008年11月11日 (火) 05:21時点における版</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l17" >17行目:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">17行目:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> 定義より，表現 <math>(\mathbf{\alpha}, \mathbf{T})\,</math> をもつ相型分布の分布関数は <math>F(x) = 1 - \mathbf{\alpha} \exp(\mathbf{T} x) \mathbf{e}</math> となり，その平均は<math>\mathbf{\alpha} (-\mathbf{T})^{-1}\mathbf{e}</math> である．相の数 <math>M</math> を十分に大きく取ることにより，相型分布は <math>(0,\infty)</math> で定義されたあらゆる確率分布を任意の精度で近似できることが知られており，[[指数分布]]，[[アーラン分布]]，[[超指数分布]]など，待ち行列で頻繁に用いられる確率分布を特別な場合として含む．</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> 定義より，表現 <math>(\mathbf{\alpha}, \mathbf{T})\,</math> をもつ相型分布の分布関数は <math>F(x) = 1 - \mathbf{\alpha} \exp(\mathbf{T} x) \mathbf{e}</math> となり，その平均は<math>\mathbf{\alpha} (-\mathbf{T})^{-1}\mathbf{e}</math> である．相の数 <math>M</math> を十分に大きく取ることにより，相型分布は <math>(0,\infty)</math> で定義されたあらゆる確率分布を任意の精度で近似できることが知られており，[[指数分布]]，[[アーラン分布]]，[[超指数分布]]など，待ち行列で頻繁に用いられる確率分布を特別な場合として含む．</div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[category:確率と確率過程|そうがたぶんぷ]]</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[category:待ち行列ネットワーク|そうがたぶんぷ]]</ins></div></td></tr>
</table>
Albeit-Kun
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2008年8月5日 (火) 10:17にSakasegawaによる
2008-08-05T10:17:44Z
<p></p>
<table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface">
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<tr class="diff-title" lang="ja">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2008年8月5日 (火) 10:17時点における版</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l2" >2行目:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">2行目:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>連続時間有限状態吸収[[マルコフ連鎖]]が吸収されるまでの時間が従う分布．</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>連続時間有限状態吸収[[マルコフ連鎖]]が吸収されるまでの時間が従う分布．</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">マルコフ連鎖の[[推移率]]行列と初期状態分布で特徴づけられる．</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[指数分布]]，[[アーラン分布]]，[[超指数分布]]<del class="diffchange diffchange-inline">などを特別な場合として含む．</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline"> 状態 0 が吸収状態，状態 <math>i \in M =\{1,2,\ldots,M\}\,</math> が一時的状態である連続時間有限状態吸収マルコフ連鎖 <math>X(t)\,</math> を考える．このとき <math>X(t)\,</math> の推移率行列は</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline"><center></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline"><math></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">\left(\begin{array}{cc}</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">0 & 0 \\</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">-\mathbf{T} \mathbf{e} & \mathbf{T}</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">\end{array}</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">\right)</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline"></math></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline"></center></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">の形に書ける．ただし <math>\mathbf{e}</math> はすべての要素が 1 の列ベクトルである．このマルコフ連鎖の初期状態分布を <math>(0, \mathbf{\alpha})</math> としたとき，<math>X(t)\,</math> が吸収されるまでの時間は <math>(0,\infty)</math> 上の確率分布を定め，これを表現<math>(\mathbf{\alpha}, \mathbf{T})</math> をもつ相型分布（phase-type distribution）という．以下ではマルコフ連鎖 <math>X(t)\,</math> の一時的状態を相と呼ぶ．</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline"> 定義より，表現 <math>(\mathbf{\alpha}, \mathbf{T})\,</math> をもつ相型分布の分布関数は <math>F(x) = 1 - \mathbf{\alpha} \exp(\mathbf{T} x) \mathbf{e}</math> となり，その平均は<math>\mathbf{\alpha} (-\mathbf{T})^{-1}\mathbf{e}</math> である．相の数 <math>M</math> を十分に大きく取ることにより，相型分布は <math>(0,\infty)</math> で定義されたあらゆる確率分布を任意の精度で近似できることが知られており，</ins>[[指数分布]]，[[アーラン分布]]，[[超指数分布]]<ins class="diffchange diffchange-inline">など，待ち行列で頻繁に用いられる確率分布を特別な場合として含む．</ins></div></td></tr>
</table>
Sakasegawa
https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E7%9B%B8%E5%9E%8B%E5%88%86%E5%B8%83&diff=9545&oldid=prev
2007年9月20日 (木) 11:14にSaruによる
2007-09-20T11:14:07Z
<p></p>
<table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface">
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<tr class="diff-title" lang="ja">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年9月20日 (木) 11:14時点における版</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >1行目:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''【 そうがたぶんぷ (phase-type distribution) 】'''</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''【 そうがたぶんぷ (phase-type distribution) 】'''</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">連続時間有限状態吸収マルコフ連鎖が吸収されるまでの時間が従う分布．</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">連続時間有限状態吸収[[マルコフ連鎖]]が吸収されるまでの時間が従う分布．</ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">マルコフ連鎖の推移率行列と初期状態分布で特徴づけられる．</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">マルコフ連鎖の[[推移率]]行列と初期状態分布で特徴づけられる．</ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">指数分布，アーラン分布，超指数分布などを特別な場合として含む．</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">[[指数分布]]，[[アーラン分布]]，[[超指数分布]]などを特別な場合として含む．</ins></div></td></tr>
</table>
Saru
https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E7%9B%B8%E5%9E%8B%E5%88%86%E5%B8%83&diff=9337&oldid=prev
2007年9月19日 (水) 11:57にSaruによる
2007-09-19T11:57:39Z
<p></p>
<table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface">
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<tr class="diff-title" lang="ja">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年9月19日 (水) 11:57時点における版</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >1行目:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''<del class="diffchange diffchange-inline">【そうがたぶんぷ </del>(phase-type distribution)】'''</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''<ins class="diffchange diffchange-inline">【 そうがたぶんぷ </ins>(phase-type distribution) 】'''</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">連続時間有限状態吸収マルコフ連鎖が吸収されるまでの時間が従う分布．マルコフ連鎖の推移率行列と初期状態分布で特徴づけられる．指数分布，アーラン分布，超指数分布などを特別な場合として含む．</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">連続時間有限状態吸収マルコフ連鎖が吸収されるまでの時間が従う分布．</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">マルコフ連鎖の推移率行列と初期状態分布で特徴づけられる．</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">指数分布，アーラン分布，超指数分布などを特別な場合として含む．</ins></div></td></tr>
</table>
Saru
https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E7%9B%B8%E5%9E%8B%E5%88%86%E5%B8%83&diff=8735&oldid=prev
2007年8月14日 (火) 16:25にTetsuyatominagaによる
2007-08-14T16:25:41Z
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年8月14日 (火) 16:25時点における版</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >1行目:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''【そうがたぶんぷ (phase-type distribution)】'''</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''【そうがたぶんぷ (phase-type distribution)】'''</div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">複数の相を確率ネットワークとしてむすんだとき, ネットワーク内に客は1人しか入れないとしてそのネットワークのある相に入った後, 複数の相に滞在して最後にネットワークから出るまでの時間の分布. 各相ではおのおの定められたパラメータの指数分布にしたがう時間滞在し, 次の相(もしくは退去)は確率的に選ばれる. 指数分布, アーラン分布, 超指数分布などをその特殊な場合として含み, 正の値をとるすべての分布のクラスの中で稠密である.</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">連続時間有限状態吸収マルコフ連鎖が吸収されるまでの時間が従う分布．マルコフ連鎖の推移率行列と初期状態分布で特徴づけられる．指数分布，アーラン分布，超指数分布などを特別な場合として含む．</ins></div></td></tr>
</table>
Tetsuyatominaga
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Orsjwiki: "相型分布" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]
2007-07-20T02:18:17Z
<p>"相型分布" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]</p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年7月20日 (金) 02:18時点における版</td>
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Orsjwiki
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<p>新しいページ: ''''【そうがたぶんぷ (phase-type distribution)】''' 複数の相を確率ネットワークとしてむすんだとき, ネットワーク内に客は1人しか入れ...'</p>
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複数の相を確率ネットワークとしてむすんだとき, ネットワーク内に客は1人しか入れないとしてそのネットワークのある相に入った後, 複数の相に滞在して最後にネットワークから出るまでの時間の分布. 各相ではおのおの定められたパラメータの指数分布にしたがう時間滞在し, 次の相(もしくは退去)は確率的に選ばれる. 指数分布, アーラン分布, 超指数分布などをその特殊な場合として含み, 正の値をとるすべての分布のクラスの中で稠密である.</div>
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