2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки


Правила форума


В этом разделе нельзя создавать новые темы.



Начать новую тему Ответить на тему
 
 Марковские цепи
Сообщение01.04.2007, 21:48 


01/04/07
4
Помогите, пожалуйста, разобраться со следующей задачей.
Детали поступают в систему в соответствие с пуассоновским распределением с параметром \lambda. Затем их объединяют в комплекты по n штук и подвергают обработке на единственном аппарате. Время обработки деталей на аппарате - случайная величина, имеющая экспоненциальное распределение с параметром \mu. Если деталей в системе недостаточно для формирования комплекта, то обработка откладывается до тех пор, пока в системе не будет ровно n необработанных изделий.
Задание:
Пусть $X_n - количество необработанных деталей в системе в момент окончания обработки n-ого комплекта. Для n=1, 2 найти P($X=i), i=1, 2, ..., где $X - стационарное количество необработанных деталей в системе в момент окончания обработки комплекта.
Решение:
В случае n=1 у меня все получилось.
Пусть $Y_n - количество деталей, поступивших в систему во время обработки n+1-ой детали. Тогда $X_{n+1}=X_n+Y_n-1, если $X_n>0, и $X_{n+1}=Y_n, если $X_n=0. Показала, что $X_n - Марковский процесс. Получила производящую функцию для $X в виде
$G_X(z)=\frac {P(X=0)(z-1)G_Y(z)} {z-G_Y(z)}$= $\frac {1-\rho} {1-z \rho}$,
где \rho=\frac {\lambda} {\mu}$. При этом использовалось, что G_Y(z)= \frac {\mu} {\mu+(1-z)\lambda}.
Отсюда P($X=i)=(1-\rho)\rho^i.
Если же n=2, то пока ничего не получается. Я нашла, что
$G_X(z)=\frac {(P(X=0)(z^2-1)+P(X=1)z(z-1))G_Y(z)} {z^2-G_Y(z)}$= $\frac {2z(1-\rho)-(z-1)P(X=0)} {z+1-2 z^2 \rho}$, где \rho=\frac {\lambda} {2\mu}$.
При этом если разложить левую и правую часть этого выражения в полиномы и приравнивать коэфиициенты при соответствующих степенях, то мы найдем зависимость всех P($X=i) от P($X=i-1) и P($X=i-2). Понятно, что из условия равенства суммы всех вероятностей единице, мы можем найти их все, но при выражении всех P($X=i) через P($X=0) получаются слишком громоздкие выражения, поэтому так просто это не решить. Хотя, очевидно, что для решения задачи достаточно найти P($X=0).
Возможно, что я слишком сложным способом пытаюсь решать, ведь задача кажется достаточно простой на первый взгляд. Помогите мне, пожалуйста.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ 1 сообщение ] 

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group