Где?
Где-то там, за горой:
Все детерминированные модели стояться на основе отображений. Когда одному элементу прообраза ставиться в соответствие не более чем один элемент образа. Понятно что никого моделирования свободы выбора тут быть не может. Вероятностные модели строятся не на основе отображений. Вероятностный процесс из данного состояния (элемента прообраза) может перейти в более чем одно состояния, т.е. в более чем один элемент образа. В этом смысле случайные процессы (те же цепи Маркова) моделируют свободу выбора.
Например я могу одному элементу прообраза поставить в соответствие два элемента образ (как это и делается в Марковских цепях). А вот отображение ставит только один элемент образа в соответствие элементу из прообраза.
Такое задание динамической системы задается просто заданием отображения пространства состояний системы в себя. попробуйте так задать Марковскую цепь.
После этого я вам сцитировал, как задать марковскую цепь как детерминированную динамическую систему с функцией перехода:
(Раз уж вы заговорили о цепях Маркова, могли бы сразу вспомнить и матрицу перехода. Она соответствует линейному оператору на пространстве линейных комбинаций состояний.)
Этого вполне достаточно, чтобы всё найти, но я всё же прибавил ещё явный вид множества состояний этой динамической системы. Дальше вы начали писать что-то о произведениях множества состояний и увеличении
на единицу, хотя раньше было прямо написано, что это множество состояний, а не число. Да и формула множества состояний читается легко. Наверное, единственное, что в ней может сбить с толку — это обозначение нормы
.
Если предыдущую историю можно прочесть как ваше изначальное согласие с тем, что марковская цепь — нормальная себе детерминированная штука, и что функциями
можно описать недетерминированность, пускай меня поправят.
Т.е. Вы считаете что выпадение орла или решки у монеты определяется прошлым результатом подбрасывания?
Нет, я считаю, что это не является определением случайной величины. И набор случайных величин может быть как зависимым (причём зависимость нескольких поднаборов, покрывающих весь набор, всё равно не влечёт зависимости набора), так и независимым.
Вот лекции по теории вероятностей, можете ознакомиться:
http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv ... TION000700 (ссылка на главу о случайных величинах; если выглядит непонятно, сверху страницы есть ссылка на общее оглавление и более ранние).