「カップリング」の版間の差分

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2つの確率過程$\{X(t)\}$と$\{Y(t)\}$がある時間以後一致する, すなわち, ランダムな時間$\tau$があって, 任意の$t \ge \tau$に対して, $X(t)=Y(t)$が成り立つとき, 確率過程$\{X(t)\}$は確率過程$\{Y(t)\}$とカップリングしているという. この場合, $X(t)$の$t \to \infty$の極限分布は$Y(t)$の極限分布に一致する. したがって, 確率過程$\{X(t)\}$の極限分布に関する解析を, $\{Y(t)\}$の解析で置き換えることができる.
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2つの[[確率過程]]<math>\{X(t)\} \,</math>と<math>\{Y(t)\} \,</math>が
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ある時間以後一致する，すなわち，
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ランダムな時間<math>\tau \,</math>があって，
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任意の<math>t \ge \tau \,</math>に対して，
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<math>X(t)=Y(t) \,</math>が成り立つとき，
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確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>は確率過程<math>\{Y(t)\} \,</math>と
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カップリングしているという．
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この場合，<math>t \to \infty \,</math>としたときの<math>X(t) \,</math>の
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[[極限分布]]は<math>Y(t) \,</math>の極限分布に一致する．
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したがって，確率過程<math>\{X(t)\} \,</math>の極限分布に関する解析を，
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<math>\{Y(t)\} \,</math>の解析で置き換えることができる．
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[[category:待ち行列ネットワーク|かっぷりんぐ]]

2008年11月7日 (金) 15:30時点における最新版

【 かっぷりんぐ (coupling) 】

2つの確率過程とが ある時間以後一致する，すなわち， ランダムな時間があって， 任意のに対して， が成り立つとき， 確率過程は確率過程と カップリングしているという． この場合，としたときのの 極限分布はの極限分布に一致する． したがって，確率過程の極限分布に関する解析を， の解析で置き換えることができる．

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