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diff --git a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/Makefile.inc b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/Makefile.inc index 6fd104c..8eed351 100644 --- a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/Makefile.inc +++ b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/Makefile.inc @@ -9,4 +9,5 @@ CHAPTERFILES = $(CHAPTERFILES) \ chapters/80-wahrscheinlichkeit/markov.tex \ chapters/80-wahrscheinlichkeit/positiv.tex \ chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex \ + chapters/80-wahrscheinlichkeit/uebungsaufgaben/8001.tex \ chapters/80-wahrscheinlichkeit/chapter.tex diff --git a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/chapter.tex b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/chapter.tex index 270c44a..826e022 100644 --- a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/chapter.tex +++ b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/chapter.tex @@ -39,3 +39,11 @@ dargestellt. \input{chapters/80-wahrscheinlichkeit/markov.tex} \input{chapters/80-wahrscheinlichkeit/positiv.tex} \input{chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex} + +\section*{Übungsaufgaben} +\rhead{Übungsaufgaben} +\aufgabetoplevel{chapters/80-wahrscheinlichkeit/uebungsaufgaben} +\begin{uebungsaufgaben} +\uebungsaufgabe{8001} +\end{uebungsaufgaben} + diff --git a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/markov.tex b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/markov.tex index 1e30010..6dad883 100644 --- a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/markov.tex +++ b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/markov.tex @@ -17,7 +17,6 @@ werden. % Beschreibung der Markov-Eigenschaft % \subsection{Markov-Eigenschaft} -% XXX Notation, Zustände, Übergangswahrscheinlichkeit Ein stochastischer Prozess ist eine Familie von Zufallsvariablen \index{stochastischer Prozess}% \index{Prozess, stochastisch}% @@ -61,7 +60,6 @@ Zustand $x$ erreicht, wenn er zu den Zeitpunkten $t_0,t_1,\dots,t_n$ die Zustände $x_0,x_1,\dots,x_n$ durchlaufen hat. \subsubsection{Gedächtnislosigkeit} -% XXX Gedächtnislösigkeit, Markov-Eigenschaft \index{Markov-Eigenschaft}% In vielen Fällen ist nur der letzte durchlaufene Zustand wichtig. Die Zustände in den Zeitpunkten $t_0<\dots<t_{n-1}$ haben dann keinen @@ -110,7 +108,6 @@ p_{xy}(t,s) mit den Zuständen $x,y\in\mathcal{S}$ indiziert sind. \subsubsection{Die Chapman-Kolmogorov-Gleichung} -% XXX Chapman-Kolmogorov-Gleichung \index{Chapman-Kolmogorov-Gleichung}% Man beachte, dass in der Definition der Markov-Eigenschaft keine Voraussetzungen darüber gemacht werden, wie nahe @@ -158,7 +155,6 @@ Jeder Summand auf der rechten Seite beschreibt einen Weg des Prozesses derart, dass er zu den Zwischenzeitpunkten bestimmte Zwischenzustände durchläuft. -% XXX Pfadwahrscheinlichkeit \begin{definition} Die Wahrscheinlichkeit, dass der stochastische Prozess zwischen Zeitpunkten $t_0$ und $t_n$ die Zwischenzustände $x_i$ zu Zeiten $t_i$ durchläuft ist @@ -182,7 +178,6 @@ heisst die {\em Pfadwahrscheinlichkeit} für genannten Pfad. % Diskrete Markov-Kette % \subsection{Diskrete Markov-Kette} -% XXX Diskrete Zeit, Endliche Zustandsmenge Die Markov-Eigenschaft besagt, dass man keine Information verliert, wenn man die Vorgeschichte eines Zeitpunktes ignoriert. Insbesondere kann man eine Menge von geeigneten diskreten @@ -272,7 +267,6 @@ Eine Permutationsmatrix beschreibt einen stochastischen Prozess, dessen \end{beispiel} \subsubsection{Zustandswahrscheinlichkeiten} -% XXX Zustandswahrscheinlichkeit Die Wahrscheinlichkeit, mit der sich der Prozess zum Zeitpunkt $n$ im Zustand $i\in\mathcal{S}$ befindet, wird \[ @@ -298,7 +292,6 @@ Die Zeitentwicklung kann also durch Multiplikation mit der Übergangsmatrix berechnet werden. \subsubsection{Zeitunabhängige Übergangswahrscheinlichkeiten} -% XXX Übergangswahrscheinlichkeit \index{zeitunabhängige Übergangswahrscheinlichkeiten} Besonderes einfach wird die Situation, wenn die Übergangsmatrix $T(n+1,n)$ nicht von der Zeit abhängt. @@ -310,7 +303,6 @@ durch die Matrix-Potenzen $T(n+m,n)=T^m$. Im Folgenden gehen wir immer von einer homogenen Markov-Kette aus. \subsubsection{Stationäre Verteilung} -% XXX stationäre Verteilung Im Beispiel der Google-Matrix erwarten wir intuitiv, dass sich mit der Zeit eine Verteilung einstellt, die sich über die Zeit nicht mehr ändert. @@ -412,7 +404,6 @@ möglich. Eine eindeutige stationäre Verteilung können wir also nur erwarten, wenn alle Zustände miteinander kommunizieren. -% XXX irreduzible Markov-Ketten \begin{definition} Eine homogene Markov-Kette heisst {\em irreduzibel}, alle Zustände miteinander kommunizieren. @@ -543,12 +534,9 @@ Für zwei Punkte $x$ und $y$ bilden die konvexen Kombination $tx+(1-t)y$ für $t\in[0,1]$ die Verbindungsstrecke der beiden Vektoren. Eine Menge ist also konvex, wenn sie mit zwei Punkten immer auch -ihre Verbindungsstrecke enthält -% XXX Bild für Konvexe Menge +ihre Verbindungsstrecke enthält. +% XXX Bild für konvexe Mengen - - -% XXX Grenzverteilung \subsubsection{Grenzverteilung} Im Beispiel der Google-Matrix wurde ein iterativer Algorithmus zur Berechnung des Pagerank verwendet. @@ -609,7 +597,6 @@ gleich sind. \end{beispiel} \subsubsection{Erwartungswert und Varianz} -% XXX Erwartungswert und Varianz für eine Grenzverteilung Wenn sich im Laufe der Zeit eine Grenzverteilung einstellen soll, dann muss es auch möglich sein, Erwartungswert und Varianz dieser Verteilung zu berechnen. @@ -658,7 +645,6 @@ A^{\odot k} = A\odot A^{\odot (k-1)} definieren. \subsubsection{Erwartungswert von Werten auf Übergängen} -% XXX Erwartungswert für Zufallsvariablen, die von den Übergängen abhängen In Abschnitt~\ref{buch:section:paradoxon-von-parrondo} wird ein Spiel vorgestellt, in dem der Gewinn davon abhängt, welcher Übergang stattfindet, nicht welcher Zustand erreicht wird. @@ -709,10 +695,16 @@ Indem man $G$ durch $G^{\odot k}$ ersetzt, kann man beliebige höhere Momente berechnen. \subsection{Absorbierende Zustände} -In diesem Abschnitt gehen wir immer von einer irreduziblen Markov-Kette -aus. +In diesem Abschnitt gehen wir immer von einer irreduziblen, homogenen +Markov-Kette aus. +Ihre Übergangsmatrix enthält die Wahrscheinlichkeiten +\[ +T_{i\!j} += +P(X_{k+1}=i\mid X_{k}=j) +\] +für alle Zeiten $k$. -% XXX Definition Eine Grenzverteilung beschreibt die relative Häufigkeit, mit der der Prozess in den verschiedenen Zuständen vorbeikommt. In einem Spiel, in dem der Spieler ruiniert werden kann, gibt es @@ -758,7 +750,7 @@ ausgehend von einem transienten Zustand in einem bestimmten absorbierenden Zustand landet. Die Matrix $Q$ beschreibt die Übergänge, bevor dies passiert. Die Potenzen von $T$ sind -\[ +\begin{equation} T^2 = \left( @@ -790,7 +782,17 @@ I&\displaystyle R\sum_{l=0}^{k-1} Q^l \\ 0&Q^k \end{array} \right). +\label{buch:markov:eqn:Tpowers} +\end{equation} +Die Potenzen enthalten die Wahrscheinlichkeiten +\[ +(T^k)_{i\!j} += +P(X_k=i\mid X_0=j), \] +dass der Prozess ausgehend vom Zustand $j$ im Schritt $k$ im +Zustand $i$ ankommt. + Wegen der angenommenen Irreduzibilität wird man früher oder später in einem absorbierenden Zustand landet, daher muss $\lim_{k\to\infty} Q^k=0$ sein. @@ -801,137 +803,175 @@ Reihe summieren, man erhält die Matrix \] die für $k\to\infty$ gegen \[ -N +F = \lim_{k\to\infty} \sum_{l=0}^{k-1} Q^l = (I-Q)^{-1} \] konvergiert. -Die Matrix $N$ heisst die {\em Fundamentalmatrix} der absorbierenden +Die Matrix $F$ heisst die {\em Fundamentalmatrix} der absorbierenden Markov-Kette. \index{Fundamental-Matrix}% - -\subsubsection{Absorbtionszeit} -% XXX Absorptionszeit -Wie lange dauert es im Mittel, bis der Prozess in einem -Absorptionszustand $i$ stecken bleibt? -\index{Absorbtionszeit}% -Die Fundamentalmatrix $N$ der Markov-Kette beantwortet diese -Frage. -Wenn der Prozess genau im Schritt $k$ zum ersten Mal im Zustand $i$ -ankommt, dann ist $E(k)$ die mittlere Wartezeit. -Der Prozess verbringt also zunächst $k-1$ Schritte in transienten -Zuständen, bevor er in einen absorbierenden Zustand $i$ wechselt. - -Wir brauchen die Wahrscheinlichkeit für einen Entwicklung des Zustandes -ausgehend vom Zustand $j$, die nach $k-1$ Schritten im Zustand $l$ -landet, von wo er in den absorbierenden Zustand wechselt. -Diese Wahrscheinlichkeit ist -\[ -P(X_k = i\wedge X_{k-1} = l \wedge X_0=j) -= -\sum_{i_1,\dots,i_{k-2}} -r_{il} q_{li_{k-2}} q_{i_{k-2}i_{k-3}}\dots q_{i_2i_1} q_{i_1j} -\] -Von den Pfaden, die zur Zeit $k-1$ im Zustand $l$ ankommen gibt es -aber auch einige, die nicht absorbiert werden. -Für die Berechnung der Wartezeit möchten wir nur die Wahrscheinlichkeit -innerhalb der Menge der Pfade, die auch tatsächlich absorbiert werden, -das ist die bedingte Wahrscheinlichkeit -\begin{equation} -\begin{aligned} -P(X_k = i\wedge X_{k-1} = l \wedge X_0=j\mid X_k=i) -&= -\frac{ -P(X_k = i\wedge X_{k-1} = l \wedge X_0=j) -}{ -P(X_k=i) -} -\\ -&= -\sum_{i_1,\dots,i_{k-2}} -q_{li_{k-2}} q_{i_{k-2}i_{k-3}}\dots q_{i_2i_1} q_{i_1j}. -\end{aligned} -\label{buch:wahrscheinlichkeit:eqn:ankunftswahrscheinlichkeit} -\end{equation} -Auf der rechten Seite steht das Matrixelement $(l,j)$ von $Q^{k-1}$. - -% XXX Differenz - -Für die Berechnung der erwarteten Zeit ist müssen wir die -Wahrscheinlichkeit mit $k$ multiplizieren und summieren: -\begin{align} -E(k) +Sie gestattet, viele interessante Grössen des Markov-Prozesses zu +berechnen. + +\subsubsection{Erwartete Anzahl Besuche eines Zustandes} +Wie häufig wird ein Zustand $i$ ausgehend von einem Zustand $j$ +besucht? +\index{Anzahl Besuche}% +Dazu definieren wir die ``Besuchs''-Zufallsvariable +\[ +B_{k}=\begin{cases} +1&\qquad\text{$X_k=i$}\\ +0&\qquad\text{sonst,} +\end{cases} +\] +die genau dann $1$ ist, wenn der Prozess ausgehend von $j$ im Zustand +beim $k$-ten Schritt den Zustand $i$ besucht. +Die Zufallsvariable der Anzahl $B$ der Besuche des Zustands $i$ ist die +Summe der $B_k$. +Ein weiterer Nutzen dieser Definition ist, dass sich die Wahrscheinlichkeit +jetzt als Erwartungswert ausdrücken lässt, es ist +$P(X_k=i \mid X_0=j) = E(B_k)$. + +Damit lässt sich jetzt die Fundamentalmatrix auf andere Art interpretieren. +Der Eintrag $N_{i\!j}$ ist +\begin{align*} +F_{i\!j} &= -\sum_{k=0}^\infty -k( -q^{(k)}_{l\!j} -- -q^{(k-1)}_{l\!j} -) -\notag +\biggl(\sum_{k=0}^\infty Q^k\biggr)_{i\!j} \\ &= -\dots -+ -k( -q^{(k-1)}_{l\!j} -- -q^{(k)}_{l\!j} -) +P(X_0=i\mid X_0=j) + -(k+1)( -q^{(k)}_{l\!j} -- -q^{(k+1)}_{l\!j} -) +P(X_1=i\mid X_0=j) + -\dots -\label{buch:wahrscheinlichkeit:eqn:telescope} +P(X_2=i\mid X_0=j) ++\dots \\ -&= -\dots -+ -k -q^{(k-1)}_{l\!j} -\underbrace{ -\mathstrut -- -q^{(k)}_{l\!j} -+ -(k+1) -q^{(k)}_{l\!j} }_{\displaystyle q^{(k)}_{l\!j}} -\mathstrut -- -(k+1) -q^{(k+1)}_{l\!j} -+ -\dots +&=E(B_0) + E(B_1) + E(B_2) + \dots \\ -&= -\dots -+ -q^{(k)}_{l\!j} -+ -\dots +&=E(B_0+B_1+B_2+\dots) +=E(B). +\end{align*} +Die Summe der $B_k$ ist aber die erwartete Anzahl der Besuch im Zustand $i$. + +\begin{satz} +\label{buch:markov:satz:anzahlbesuche} +Die erwartete Anzahl Besuche des Zustands $i$ eines homogenen, +absorbierenden Markovprozesses ausgehend vom Zustand $j$ ist das +Element $F_{i\!j}$ der Fundamentalmatrix $F=(I-Q)^{-1}$. +\end{satz} + +\subsubsection{Absorptionszeit} +\index{Absorptionszeit}% +Wie lange dauert es im Mittel, bis der Prozess ausgehend vom Zustand $j$ +in einem Absorbptionszustand $i$ stecken bleibt? +Sie ist gleich gross wie die Zeit, während der der Prozess nicht absorbierende +Zustände besucht. +Die Zeit $t_j$, bis der Prozess in einen absorbierenden Zustand wechselt, ist also +die erwartete Anzahl Besuche nicht absorbierender Zustände. +Es folgt: +\[ +t_j += +\sum_{\text{$i$ nicht absorbierend}} E(\text{Anzahl Besuche von $i$}\mid X_0=j) += +\sum_{\text{$i$ nicht absorbierend}} F_{i\!j}. +\] +$t_j$ ist also die Summe der Elemente der Spalte $j$ der Fundamentalmatrix $F$. +Man kann diese Summe auch vektoriell schreiben mit einem Zeilenvektor $U^t$ +aus lauter Nullen. +Der Zeilenvektor $t$ mit Einträgen $t_j$ ist dann +\( +t = U^tF. +\) +\begin{satz} +\label{buch:markov:satz:absorptionszeit} +Die Absorptionszeit $t_j$ einer absorbierenden, homogenen Markov-Kette +ausgehend vom Zustand $j$ ist +das $j$-te Element des Zeilenvektors $U^tF$ oder die Summe der +Einträge in Spalte $j$ der Fundamentalmatrix $F$. +\end{satz} + +\subsubsection{Absorptionswahrscheinlichkeit} +\index{Absorptionswahrscheinlichkeit}% +Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Prozess ausgehend von +Zustand $j$ irgendwann im Zustand $i$ absorbiert wird? +Die Potenzen $T^k$ der Übergangsmatrix enthalten in Zeile $j$ +und Spalte $i$ die Wahrscheinlichkeit, dass nach spätestens $k$ Schritten +geschehen ist. +Wir müssen daher den Grenzwert +\( +\lim_{k\to\infty}T^k +\) +berechnen. +Da $\|Q\|<1$ folgt aus~\eqref{buch:markov:eqn:Tpowers} sofort +\[ +T^\infty += +\lim_{k\to\infty}T^k += +\left( +\begin{array}{cc} +I&RF\\ +0&0 +\end{array} +\right). +\] +Die Matrix $RF$ enthält enthält also in Zeile $i$ und Spalte $j$ +die Wahrscheinlichkeit, dass der Prozess ausgehend vom Zustand $j$ +irgendwann im Zustand $i$ absorbiert wird. + +\subsubsection{Absorption über den letzten Zustand $l$} +Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass die von $j$ ausgehende +Absorption in den Zustand $i$ als letzten Zustand vor der Absorption +den Zustand $l$ hat? +Wir schreiben $l\overset{\smash{k}}{\twoheadrightarrow} i$ für das Ereignis, dass der Prozess +im $k$-ten Schritt über den letzten +Zustand $l$ in den Absorbtionszustand $i$ übergeht. +Ist uns der Zeitpunkt dies Übergangs egal, lassen wir das $k$ +weg und schreiben nur $l\twoheadrightarrow i$. + +Damit $l\overset{\smash{k}}{\twoheadrightarrow} i$ eintritt, muss der Prozess im $(k-1)$-ten Schritt im +Zustand $l$ ankommen, was er mit Wahrscheinlichkeit +\[ +P(X_{k-1}=l\wedge X_0=j) = (Q^{k-1})_{l\!j} +\] +tut, und dann den Übergang von $l$ nach $i$ nehmen, was er mit +Wahrscheinlichkeit $r_{il}$ tut. +Somit ist die gesuchte Wahrscheinlichkeit +\begin{equation} +P(X_K=i\wedge X_{k-1}=l\wedge X_0=j) += +P(l\overset{k}{\twoheadrightarrow} i\wedge X_0=j) = -\sum_{k} q^{(k)}_{l\!j}. -\notag -\end{align} -In zwei benachbarten Termen in -\eqref{buch:wahrscheinlichkeit:eqn:telescope} -heben sich die Summanden $kq^{(k)}_{l\!j}$ weg, man spricht von -einer teleskopischen Reihe. -\index{teleskopische Reihe}% -Die verbleibenden Terme sind genau die Matrixelemente der Fundamentalmatrix $N$. -Die Fundamentalmatrix enthält also im Eintrag $(l,j)$ die Wartezeit -bis zur Absorption über den Zustand $l$. - -\subsubsection{Wartezeit} -% XXX Mittlere Zeit bis zu einem bestimmten Zustand +r_{il}(Q^{k-1})_{l\!j}. +\label{buch:markov:eqn:Pilj} +\end{equation} + +Die Wahrscheinlichkeit, dass der Prozess zu irgend einer Zeit von $j$ +ausgehend über den letzten Zustand $l$ in den Absorptionszustand $i$ +übergeht, ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten~\eqref{buch:markov:eqn:Pilj} +für alle $k$. +Der Faktor $r_{il}$ ist all diesen Termen gemeinsam, die Summe der +$Q$-Terme kann wieder durch die Fundamentalmatrix als +\[ +P(l\twoheadrightarrow i\wedge X_0 = j) += +\sum_{k=0}^\infty r_{il}(Q^k)_{l\!j} += +r_{il}\biggl(\sum_{k=0}^\infty (Q^k)\biggr)_{l\!j} += +r_{il}F_{l\!j} +\] +geschrieben werden. + +\subsubsection{Wartezeit für eine beliebige Markov-Kette} \index{Wartezeit}% -Die mittlere Wartezeit bis zum Erreichen eines Zustands kann mit der +Die mittlere Wartezeit bis zum Erreichen eines Zustands in einer +beliebigen Markov-Kette kann mit der Theorie zur Berechnung der Absorptionszeit berechnet werden. Dazu modifiziert man den Prozess dahingehend, dass der Zielzustand ein absorbierender Zustand wird. @@ -969,9 +1009,9 @@ Die Wartezeit bis zum Erreichen des Zustands $i$ ausgehend von einem Zustand $n$ kann jetzt aus der Absorbtionszeit der Markov-Kette im Zustand $1$ mit Hilfe der Fundamentalmatrix \[ -\tilde{N} +\tilde{F} = -(E-\tilde{Q})^{-1} +(I-\tilde{Q})^{-1} \] berechnet werden. diff --git a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex index 94b39fc..f27da0b 100644 --- a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex +++ b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex @@ -758,7 +758,7 @@ U^t = \frac13\biggl(-\frac{2}{5}+\frac{1}{4}+\frac{1}{4}\biggr) = --\frac{1}{30} +-\frac{1}{30}. \end{align*} Das Einzelspiel ist also ein Verlustspiel. |