MARKOVLJEVI LANCI 2. kolokvij - 9. veljače (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

Σχετικά έγγραφα
MARKOVLJEVI LANCI popravni kolokvij veljače (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Operacije s matricama

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

Slučajni procesi Prvi kolokvij travnja 2015.

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

1 Promjena baze vektora

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

1.4 Tangenta i normala

MARKOVLJEVI LANCI 1. kolokvij studenog (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

7 Algebarske jednadžbe

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

A(s) := a n s n. Definicija 1.2 Neka je X nenegativna cjelobrojna diskretna slučajna varijabla:

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Elementi spektralne teorije matrica

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

Uvod u teoriju brojeva

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

VJEROJATNOST popravni kolokvij veljače 2017.

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

IZVODI ZADACI (I deo)

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

18. listopada listopada / 13

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

Dijagonalizacija operatora

MARTINGALNE TEHNIKE I VREMENA MIJEŠANJA MARKOVLJEVIH LANACA

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

Teorijske osnove informatike 1

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr

5. Karakteristične funkcije

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Zadaci iz Osnova matematike

Signali i sustavi - Zadaci za vježbu II. tjedan

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

VJEROJATNOST I STATISTIKA 2. kolokvij lipnja 2016.

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

3 Populacija i uzorak

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

Sadrˇzaj. Sadrˇzaj 1 9 DVODIMENZIONALNI SLUČAJNI VEKTOR DISKRETNI DVODIMENZIONALNI

numeričkih deskriptivnih mera.

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

Modeli u diskretnom vremenu Bojan Basrak, PMF MO Zagreb. Financijski praktikum 22. ožujka 2017.

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n :

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj

Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo:

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

Kaskadna kompenzacija SAU

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE

6 Primjena trigonometrije u planimetriji

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

Računarska grafika. Rasterizacija linije

1 Diferencijabilnost Motivacija. Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji limes f f(x) f(c) (c) = lim.

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

( , 2. kolokvij)

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

Transcript:

MATIČNI BROJ STUDENTA IME I PREZIME BROJ BODOVA MARKOVLJEVI LANCI. kolokvij - 9. veljače 009. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!. Neka je X (X n : n 0 Markovljev lanac sa skupom stanja S i prijelaznom matricom P (p ij : i, j S. Za mjeru λ na S i prijelaznu matricu P kažemo da su u detaljnoj ravnoteži ako vrijedi λ i p ij λ j p ji za sve i, j S. (a ( boda Dokažite da ako su λ i P u detaljnoj ravnoteži, tada je λ invarijantna mjera Markovljevog lanca X. (b ( boda Da li vrijedi obrat tvrdnje (a? Dokažite ili opovrgnite! (c ( boda Neka je X (λ, P -Markovljev lanac koji je ireducibilan, te neka je λ vjerojatnosna distribucija. Pretpostavimo da su λ i P u detaljnoj ravnoteži. Dokažite da je X reverzibilan. Rješenje: (a Treba pokazati da vrijedi λ λp, odnosno λ i λ jp ji za sve i S. Računamo, λ j p ji λ i p ij λ i p ij λ i, gdje prva jednakost slijedi zbog λ i P u detaljnoj ravnoteži, a posljednja zbog p ij. (b Ne! Postoji puno kontraprimjera. Jedan je sljedeći: neka je P bilo koja 3 3 dvostruko stohastička matrica (zbroj elemenata po recima i po stupcima jednak jedan. Tada je π (/3, /3, /3 stacionarna distribucija. Ako P nije simetrična, ne vrijedi uvjet detaljne ravnoteže. Ili, X determinističko gibanje na desno na Z (ne na N. Tada je λ (λ i : i Z, definirano s λ i za sve i Z, invarijantna mjera, ali nije zadovoljen uvjet detaljne ravnoteže. (c Treba pokazati da je za sve N N, slučajni proces Y (Y n : 0 n N definiran s Y n : X N n opet (λ, P -Markovljev lanac. Zbog (a je λ invarijantna mjera, a kako je po pretpostavci vjerojatnosna distribucija, to je λ stacionarna distribucija. Računamo konačno dimenzionalne distribucije od Y : P(Y 0 i 0, Y i,..., Y N i N P(X 0 i N, X i N,..., X N i 0 λ in p in i N... p i i 0 p in i N λ in p in i N... p i i 0 p in i N p in i N... p i0 i λ i0 λ i0 p i0 i... p in i N. Iz Teorema.5 slijedi da je Y (Y n : 0 n N (λ, P -Markovljev lanac.

. (6 bodova Neka je X (X n : n 0 ireducibilan Markovljev lanac na prebrojivom prostoru stanja S, te neka je π stacionarna distribucija od X. Za i S definiramo T i : min{n > 0 : X n i}. Dokažite da za svaku ograničenu funkciju f : S R vrijedi f(jπ j ( E i (T i E T i i n f(x n, Rješenje: π(f f(jπ j f(j E i (T i E i E i (T i E i E i (T i E i T i k0 T i k0 ( T i k0 T E i (T i E i i f(x k. k0 (Xk j f(j (Xk j f(j (Xk j Drugi redak slijedi iz Propozicije 7.8, a zamjena sumacije i integracije se opravdava Lebesgueovim teoremom o dominiranoj konvergenciji.

3. (5 bodova Trnoružica spava po cijele dane u dvorcu okovanom trnjem čekajući princa da ju oslobodi čarolije zle vještice. Trnoružica može spavati u dvije različite pozicije: na ledima i na trbuhu. Na ledima spava eksponencijalno vrijeme s očekivanjem pola sata, pa se zatim zbog udobnosti premjesti u poziciju spavanja na trbuh, u kojoj provede eksponencijalno vrijeme s očekivanjem 0 minuta, nakon koje se opet zbog udobnosti okrene na leda itd. Odredite postotak vremena koji Trnoružica provede spavajući na trbuhu. Rješenje: Prostor stanja: S {, }, spavanje na ledima, spavanje na trbuhu. Matrica prijelaza pripadnog diskretnog Markovljevog lanca je Q a funkcija λ : S 0, + je zadana sa [ ] 0, 0 pa je generatorska matrica A jednaka λ( 30, λ( 0, A [ 30 30 0 0 ]. Tražimo stacionarnu distribuciju, tj. rješavamo sustav πa 0 gdje je π (π, π 0 i π + π. Rješavanjem dobivamo da je π 3 5, π 5 pa Trnoružica π 40% vremena provede spavajući na trbuhu. 5

4. (7 bodova Neustrašiva Lara Croft u svojoj najnovijoj pustolovini traži izgubljene (ukradene! spise genijalnog znanstvenika koji bi iz temelja mogli promijeniti svijet. Potraga prepuna opasnosti i nevjerojatnih zavjera ju dovodi do hrama jedne drevne civilizacije. Hram ima oblik grafa na slici. Sastoji se od 4 prostorije A, B, C, D koje su povezane uskim hodnicima. Jedini B A D ulaz u hram je u vrhu A, a traženi spisi se nalaze u prostoriji D. Lara je izgubila kompas pa se njeno gibanje hodnicima hrama odvija kao slučajna šetnja na zadanom grafu. U svakom vrhu ona bira neki od njemu susjednih vrhova s vjerojatnošću obrnuto proporcionalnoj broju mogućih izbora (tj. broju bridova koji izlaze iz tog vrha. (a Izračunajte očekivano vrijeme Larina boravka u hramu do prvog povratka na ulaz hrama (tj. u prostoriju A. (b Izračunajte očekivano vrijeme do pronalaska spisa. Pretpostavljamo da će Lara sigurno naći spise ako posjeti prostoriju D. (c Nakon što Lara pronade spise pokrene se mehanizam za urušavanje ulaza i ona ostaje zatočena u hramu. Ne gubeći nadu, ona i dalje luta hodnicima u potrazi za nekim rješenjem. Izračunajte Larin postotak posjeta prostoriji D nakon dugog lutanja po hramu. Rješenje: Odredimo prvo matricu prijelaza pripadnog Markovljevog lanca. Na osnovu podataka zadanih u zadatku dobivamo da ona izgleda P A B C D C A B C D 0 / / 0 /3 0 /3 /3 /3 /3 0 /3 0 / / 0 Lanac je očito ireducibilan i aperiodičan (lako se provjeri da je p ( > 0, p (3 > 0 i povratan (jer ima konačan skup stanja i ireducibilan je. Računamo stacionarnu distribuciju, tj. vjerojatnosni vektor redak π takav da vrijedi π πp. Raspisivanjem dobivamo sustav π A 3 π B + 3 π C. π B π A + 3 π C + π D π C π A + 3 π B + π D π D 3 π B + 3 π C

koji ima rješenje π (, 3, 3,. Prema Teoremu 7. sa predavanja, stacionarna distribucija je jedinstvena. Prema Teoremu 7.4 s predavanja sva stanja su pozitivno 5 0 0 5 povratna. (a Traži se E A τ A ( gdje je τ A ( min{n : X n A}. Prema Teoremu 7.4 vrijedi E A τ A ( π A 5. (b Označimo T D min{n 0 : X n D} i g i E i T D, i {A, B, C, D}. Analizom prvog koraka ili primjenom Teorema 4.3 sa predavanja dobivamo da vrijedi tj. g A p AB g B + p AC g C + g B p BA g A + p BC g C + p BD g D + g C p CA g A + p CB g B + p CD g D + g D 0 g A + (g B + g C g B + 3 (g A + g C g C + 3 (g A + g B g D 0 koji ima rješenje g A 5, g B 4, g C 4, g D 0. Nas zanima E A T D g A 5. (c Traži se lim N N + N n0 {D}(X n što je po ergodskom teoremu jednako {D} (i π i π D 5. i S

5. (6 bodova Kroz strujni krug na slici puštamo napon od V tako da je φ A, φ B 0. Otpori na pojedinim žicama su zapisani na odgovarajućim bridovima grafa. (a Odredite tokove struja za vrh E. A E B C 0.5 D (b Izračunajte vjerojatnost da slučajna šetnja koja krene iz vrha A stigne u vrh B prije nego se vrati nazad u vrh A. Rješenje: Prije svega odredimo matricu prijelaza pripadne slučajne šetnje. Sprovodljivost c xy izmedu vrhova x i y je jednaka c xy r xy gdje je r xy otpor brida koji spaja vrhove x i y, zadan na slici. Za prijelazne vjerojatnosti vrijedi p xy c xy c x, gdje je c x z V c xz. Prvo računamo c ove: c AE, c AC, c CD, c ED, c EB, c DB, pa onda c A 3, c B, c C 5, c D 4, c E 3. Uvrštavanjem u formulu za prijelazne vjerojatnosti dobivamo A B C D E A 0 0 /3 0 /3 B P 0 0 0 / / C /5 0 0 4/5 0. D 0 /4 / 0 /4 E /3 /3 0 /3 0 (a Tokovi struja u vrhu E zadovoljavaju Ohmov zakon: γ EA c EA (φ E φ A, γ ED c ED (φ E φ D, γ EB c EB (φ E φ B. Potencijali φ zadovoljavaju sustav φ P φ u vrhovima {C, D, E} te φ A, φ B 0. Raspisivanje daje sustav φ C 5 φ A + 4 5 φ D 5 + 4 5 φ D φ D 4 φ B + φ C + 4 φ E φ E 3 φ A + 3 φ B + 3 φ D 3 + 3 φ D čijim rješavanjem dobivamo φ C 5, φ 3 D, φ 3 E 4. Uvrštavanjem natrag u 3 Ohmov zakon dobivamo tokove struja u vrhu E: γ EA 7 3, γ ED 3 3, γ EB 4 3. (b Označimo T A min{n 0 : X n A}, T B min{n 0 : X n B}. Neka je S dogadaj čiju vjerojatnost trebamo izračunati. Analizom prvog koraka (plus Markovljevo svojstvo dobivamo P A (S p AC P C (T B < T A + p AE P E (T B < T A.

Sa predavanja znamo da je φ i P i (T A < T B, i {A, B, C, D, E}. Takoder je P C (T A T B P E (T A T B 0 jer šetnja ne može istovremeno biti u dva različita vrha. Sada je P A (S p AC P C (T B < T A + p AE P E (T B < T A p AC ( φ C + p AE ( φ E 3 ( 5 3 gdje je + 3 ( 4 3 50 93. Traženu vjerojatnost smo mogli izračunati i kao P A (S p esc γ A c A, pa je γ A γ AE + γ AC c AE (φ A φ C + c AE (φ A φ E 6 3 + 7 3 5 3 P A (S p esc γ A c A 5 3 3 50 93.