Automation of technological and business processes

ISSN-print: 2312-3125
ISSN-online: 2312-931X
ISO: 26324:2012
Архiви

METHOD FOR ANALYSING NON-ERGODIC MARKOV SYSTEMS

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

L. G. Raskin
L. V. Sukhomlyn
D. D. Sokolov
V. V. Vlasenko

Анотація

Анотація. Об'єкт дослідження - неергодична марковська система, що функціонує в умовах, коли серед множини можливих станів є підмножина поглинаючих. Актуальність проблеми визначається неможливістю аналізу таких систем традиційними методами. Висока практична потреба розв'язання цих задач виникає для забезпечення необхідної ефективності складних систем. Відповідно до цього мета дослідження - розроблення простого, зручного й ефективного методу аналізу неергодичних марковських систем. Запропонований у роботі метод розв'язання поставленої задачі полягає в перетворенні вихідної неергодичної системи на ергодичну. Сутність методу полягає в додаванні до множини можливих переходів системи фіктивних переходів зі станів, що поглинають, у зворотні. При цьому вихідна неергодична система трансформується до ергодичної, доступної для аналізу стандартним шляхом. Таким чином, запропонований метод вирішує поставлене завдання. Перевага методу - простота реалізації та практична незалежність обчислювальної процедури від розмірності задачі.

Ключові слова:
неергодичні системи, поглинаючі стани, стохастичне моделювання, перетворення системи, аналіз неергодичних марковських систем, перетворення неергодичного марковського ланцюга в ергодичний

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Raskin, L., Sukhomlyn, L., Sokolov, D., & Vlasenko, V. (2025). METHOD FOR ANALYSING NON-ERGODIC MARKOV SYSTEMS. Automation of Technological and Business Processes, 17(2), 81-86. https://doi.org/10.15673/atbp.v17i2.3153
Розділ
АВТОМАТИЧНІ І АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ

Посилання

1. Zhong Kai-Lai., Odnorodnie tsepi Markova [Homogeneous Markov Chains] / M.:MIR 465 pp.
2. Kemeny J., Shell J., Finite Markov Chains. – Prinsten, 1960, 372p.
3. Monmoto T. Markov processes.–J.Pkyssor. Jap., 1963, 326–331 pp.
4. Kullback S., Information theory and Statistics. – Wiley New York, 1979, 328p.
5. Solidminus., Razrabotka klassa dlya raboti s tsepyami Markova [Development of a class for working with Markov chains]/ Habrahabr,-2016, 246p.
6. Ivo Adan, Johan van Leeuwaarden, Jori Selen Analysis of structured Markov processes. ResearchGate September 26, 2017.
7. T.M. Liggett. Continuous Time Markov Processes: An Introduction. American Mathematical Society, Providence, RI, 2010.
8. Limnios, G. Oprişan Semi-Markov Processes and Reliability. Birkhäuser Boston, MA 2001.
9. Fei Liu. Semi-markov processes in open quantum systems. https://arxiv.org/abs/2407.01940v1. Phys. Rev.E, 108:064101, Dec 2023.
10. Lev Raskin, Oksana Sira. Fuzzy models of rough mathematics//Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 6, Issue 4. – P. 53–60. DOI: 10.15587/1729-4061.2016.86739.