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Hallo zusammen,
ich muss bald in einem Proseminar einen Vortrag über den Propp-Wilson Algorithmus halten.
Ich bezieh mich auf folgendes Buch:
Olle Häggström: Finite Markov Chains and Algorithmic Applications
Falls nicht bekannt ist, was dieser Algorithmus macht, bitte Bescheid geben, ich kanns erklären.
Nun geht es um die Fragestellung, wieso man immer dieselben Zufallszahlen benutzt um die Markovketten upzudaten und nicht bei jedem Schritt neue generieren kann.
Der Autor bringt folgendes Beispiel an:
Zustandsraum mit 2 Zuständen s1, s2. Folgende Übergangsmatrix:
[mm] \pmat{ 1/2 & 1/2 \\ 1 & 0 }
[/mm]
Nun lasse ich den Propp-Wilson Algo durchlaufen, aber ich benutze nicht dieselben Zufallszahlen in jedem Durchlauf, sondern verändere diese immer.
Den Output dieses Algo nenne ich Y und sei M das größte m, für das der Algorithmus bei -Nm startet.
wieso gilt dann folgende Gleichung:
P(M=1)P(Y=s1|M=1) + P(M=2)P(Y=s1|M=2) = [mm] \bruch{1}{2} [/mm] * 1 + [mm] \bruch{3}{8} [/mm] * [mm] \bruch{2}{3}
[/mm]
Wäre echt genial, wenn mir da jemand helfen könnte!!!!!!
Ich kann den Algorithmus auch nochmal hier reinschreiben, wenn den jemand braucht.
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Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 23:20 Mo 05.07.2010 | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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