Марковский процесс и его основные характеристики

Марковские случайные процессы названы по имени выдающегося русского математика А.А. Маркова (1856-1922), впервые начавшего изучение вероятностной связи случайных величин и создавшего теорию, которую можно назвать “динамикой вероятностей”. В дальнейшем основы этой теории явились исходной базой общей теории случайных процессов, а также таких важных прикладных наук, как теория диффузионных процессов, теория надежности, теория массового обслуживания и т.д. В настоящее время теория Марковских процессов и ее приложения широко применяются в самых различных областях таких наук, как механика, физика, химия и др.

1.1.ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ 3
1.2 МАРКОВСКИЙ ПРОЦЕСС С ДИСКРЕТНЫМ ВРЕМЕНЕМ 6
1.3 МАРКОВСКИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ С НЕПРЕРЫВНЫМ ВРЕМЕНЕМ 7
1.4. ЦЕПЬ МАРКОВА 8
1.5 ОДНОРОДНАЯ ЦЕПЬ МАРКОВА. ПЕРЕХОДНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ. МАТРИЦА ПЕРЕХОДА 8
1.6 РАВЕНСТВО МАРКОВА 9