「補助変数法」の版間の差分
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例えば M/G/1 において, 時刻 <math>t\,</math> の系内客数を <math>\xi(t)\,</math>, サービス経過時間を <math>X(t)\,</math>, 残余サービス時間を <math>R(t)\,</math> と表せば, 確率過程 <math>\{\xi(t)\}\,</math>はマルコフ過程とはならないが, ベクトル過程 <math>\zeta_X(t) = \{\xi(t), X(t)\}\,</math> および <math>\zeta_R(t) = \{\xi(t), R(t)\}\,</math> は, マルコフ過程となる. 確率変数 <math>X(t)\,</math>, <math>R(t)\,</math> を補助変数といい, 適当な補助変数の導入により, マルコフ化が可能となる. この解析法を補助変数法という. | 例えば M/G/1 において, 時刻 <math>t\,</math> の系内客数を <math>\xi(t)\,</math>, サービス経過時間を <math>X(t)\,</math>, 残余サービス時間を <math>R(t)\,</math> と表せば, 確率過程 <math>\{\xi(t)\}\,</math>はマルコフ過程とはならないが, ベクトル過程 <math>\zeta_X(t) = \{\xi(t), X(t)\}\,</math> および <math>\zeta_R(t) = \{\xi(t), R(t)\}\,</math> は, マルコフ過程となる. 確率変数 <math>X(t)\,</math>, <math>R(t)\,</math> を補助変数といい, 適当な補助変数の導入により, マルコフ化が可能となる. この解析法を補助変数法という. | ||
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2008年11月13日 (木) 21:53時点における最新版
【ほじょへんすうほう (supplementary variable method)】
例えば M/G/1 において, 時刻 の系内客数を , サービス経過時間を , 残余サービス時間を と表せば, 確率過程 はマルコフ過程とはならないが, ベクトル過程 および は, マルコフ過程となる. 確率変数 , を補助変数といい, 適当な補助変数の導入により, マルコフ化が可能となる. この解析法を補助変数法という.
