Статья
  • формат pdf
  • размер 348.13 КБ
  • добавлен 24 мая 2011 г.
Telek M. Analysis of inhomogeneous Markov reward models
Paper - 2003
The majority of computational methods applied for the analysis of homogeneous Markov
reward models (MRMs) are not applicable for the analysis of inhomogeneous MRMs. By the
nature of inhomogeneous models, only forward differential equations can be used to describe
the model behaviour.
In this paper we provide forward partial differential equations describing the distribution
of reward measures of inhomogeneous MRMs. Based on this descriptions, we introduce the
set of ordinary differential equations that describes the behaviour of the moments of reward
measures when it is possible. This description of moments allows the effective numerical
analysis of rather large inhomogeneous MRMs.
A numerical example demonstrates the application of inhomogeneous MRMs in practice
and the numerical behaviour of the introduced analysis technique.
Похожие разделы
  1. Академическая и специальная литература
  2. Биологические дисциплины
  3. Матметоды и моделирование в биологии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Военные дисциплины
  3. Матметоды и моделирование в военном деле
  1. Академическая и специальная литература
  2. Геологические науки и горное дело
  3. Матметоды и моделирование в горно-геологической отрасли
  1. Академическая и специальная литература
  2. Информатика и вычислительная техника
  3. Информатика (начальный курс)
  4. Работа в MathCad / MatLab / Maple / Derive
  1. Академическая и специальная литература
  2. Информатика и вычислительная техника
  3. Искусственный интеллект
  4. Эволюционные алгоритмы
  1. Академическая и специальная литература
  2. Информатика и вычислительная техника
  3. Компьютерное моделирование
  1. Академическая и специальная литература
  2. Легкая промышленность
  3. Матметоды и моделирование в легкой промышленности
  1. Академическая и специальная литература
  2. Лесное дело и деревообработка
  3. Матметоды и моделирование в лесном деле и деревообработке
  1. Академическая и специальная литература
  2. Математика
  1. Академическая и специальная литература
  2. Математика
  3. Математическая физика
  1. Академическая и специальная литература
  2. Машиностроение и металлообработка
  3. Конструирование и проектирование в машиностроении
  4. Матметоды и моделирование в машиностроении
  1. Академическая и специальная литература
  2. Медицинские дисциплины
  3. Матметоды и моделирование в медицине
  1. Академическая и специальная литература
  2. Металлургия
  3. Моделирование в металлургии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Наноматериалы и нанотехнологии
  3. Матметоды и моделирование в нанотехнологии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Науки о Земле
  3. Почвоведение
  4. Матметоды и моделирование в почвоведении
  1. Академическая и специальная литература
  2. Нефтегазовая промышленность
  3. Нефтегазовое дело
  4. Матметоды и моделирование в нефтегазовом деле
  1. Академическая и специальная литература
  2. Промышленное и гражданское строительство
  3. Матметоды и моделирование в строительстве
  1. Академическая и специальная литература
  2. Психологические дисциплины
  3. Матметоды и моделирование в психологии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Радиоэлектроника
  3. Матметоды и моделирование в радиоэлектронике
  1. Академическая и специальная литература
  2. Связь и телекоммуникации
  3. Матметоды и моделирование в связи и телекоммуникациях
  1. Академическая и специальная литература
  2. Сельское хозяйство
  3. Матметоды и моделирование в сельском хозяйстве
  1. Академическая и специальная литература
  2. Социологические дисциплины
  3. Методология социологических исследований
  4. Матметоды и моделирование в социологии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Топливно-энергетический комплекс
  3. Математические задачи энергетики
  1. Академическая и специальная литература
  2. Физика
  3. Матметоды и моделирование в физике
  1. Академическая и специальная литература
  2. Финансово-экономические дисциплины
  3. Логистика
  4. Матметоды и моделирование в логистике
  1. Академическая и специальная литература
  2. Финансово-экономические дисциплины
  3. Математические методы и моделирование в экономике
  1. Академическая и специальная литература
  2. Химия и химическая промышленность
  3. Матметоды и моделирование в химии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Экологические дисциплины
  3. Матметоды и моделирование в экологии
  1. Академическая и специальная литература
  2. Языки и языкознание
  3. Лингвистика
  4. Прикладная лингвистика
  5. Матметоды и моделирование в лингвистике
  1. Прикладная литература
  2. Компьютерная литература
  3. Matlab / Simulink
Смотрите также

Cundy H.M., Rollett A.P. Mathematical Models

  • формат djvu
  • размер 4.91 МБ
  • добавлен 20 апреля 2011 г.
Oxford University Press, 1974. - 286 pages. This is the classic book of detailed instructions for making a wide variety of mathematical models of all kinds Complete nets are given for all regular Archimedean and stellated polyhedra together with a number of interesting compounds. There are sections on paper folding, dissections, curve stitching, linkages, the drawing of loci and envelopes and the construction of plane tessellations. The volume i...

Daniels M.J., Hogan J.W. Missing Data in Longitudinal Studies: Strategies for Bayesian Modeling and Sensitivity Analysis

  • формат pdf
  • размер 3.38 МБ
  • добавлен 25 января 2012 г.
Chapman & Hall/CRC – 2008, 328pages ISBN: 1584886099 Drawing from the authors own work and from the most recent developments in the field, Missing Data in Longitudinal Studies: Strategies for Bayesian Modeling and Sensitivity Analysis describes a comprehensive Bayesian approach for drawing inference from incomplete data in longitudinal studies. To illustrate these methods, the authors employ several data sets throughout that cover a range of...

Hanson B. Applied Stochastic Processes and Control for Jump-Diffusions: Modeling, Analysis and Computation

  • формат pdf
  • размер 4.64 МБ
  • добавлен 24 мая 2011 г.
Copyright - 2007 by the Society for Industrial and Applied Mathematics - 415 p contents Stochastic Jump and Diffusion Processes Stochastic Integration for Diffusions Stochastic Integration for Jumps Stochastic Calculus for Jump-Diffusions Stochastic Calculus for General Markov SDEs Stochastic Dynamic Programming Kolmogorov Equations Computational Stochastic Control Methods Stochastic Simulations Applications in Financial Engineering Applications...

Istas J. Mathematical Modeling for the Life Sciences

  • формат pdf
  • размер 1.81 МБ
  • добавлен 10 января 2011 г.
Springer, 2005. - 164 Pages. Proposing a wide range of mathematical models that are currently used in life sciences may be regarded as a challenge, and that is precisely the challenge that this book takes up. Of course this panoramic study does not claim to offer a detailed and exhaustive view of the many interactions between mathematical models and life sciences. This textbook provides a general overview of realistic mathematical models in life...

Khine M.S., Saleh I.M. Models and Modeling: Cognitive Tools for Scientific Enquiry

  • формат pdf
  • размер 4.44 МБ
  • добавлен 11 марта 2011 г.
Springer, 2011. 288 p. ISBN: 9400704488 The process of developing models, known as modeling, allows scientists to visualize difficult concepts, explain complex phenomena and clarify intricate theories. In recent years, science educators have greatly increased their use of modeling in teaching, especially real-time dynamic modeling, which is central to a scientific investigation. Modeling in science teaching is being used in an array of fields,...

Lee S.-Y. Handbook of Latent Variable and Related Models

  • формат pdf
  • размер 2.48 МБ
  • добавлен 14 мая 2011 г.
North Holland, 2007. - 458 Pages. This Handbook covers latent variable models, which are a flexible class of models for modeling multivariate data to explore relationships among observed and latent variables. - Covers a wide class of important models - Models and statistical methods described provide tools for analyzing a wide spectrum of complicated data - Includes illustrative examples with real data sets from business, education, medicine,...

McCulloch C.E., Searle S.R. Generalized, Linear, and Mixed Models

  • формат pdf
  • размер 10.78 МБ
  • добавлен 17 ноября 2011 г.
Wiley-Interscience, 2001. - 348 pages. The availability of powerful computing methods in recent decades has thrust linear and nonlinear mixed models into the mainstream of statistical application. This volume offers a modern perspective on generalized, linear, and mixed models, presenting a unified and accessible treatment of the newest statistical methods for analyzing correlated, nonnormally distributed data. As a follow-up to Searle's clas...

McCulloch C.E., Searle S.R. Generalized, Linear, and Mixed Models

  • формат djvu
  • размер 3.92 МБ
  • добавлен 09 января 2012 г.
Wiley-Interscience, 2001. - 348 pages. The availability of powerful computing methods in recent decades has thrust linear and nonlinear mixed models into the mainstream of statistical application. This volume offers a modern perspective on generalized, linear, and mixed models, presenting a unified and accessible treatment of the newest statistical methods for analyzing correlated, nonnormally distributed data. As a follow-up to Searle's classi...

Rao R.C., Toutenburg H. Linear Models: Least Squares and Alternatives

  • формат pdf
  • размер 1.73 МБ
  • добавлен 01 декабря 2009 г.
New York: Springer, 1999. - 427 p. Contents: Linear Models, The Linear Regression Model, The Generalized Linear Regression Model , Exact and Stochastic Linear Restrictions, Prediction Problems in the Generalized Regression Model, Sensitivity Analysis, Analysis of Incomplete Data Sets , Robust Regression, Models for Categorical Response Variables and other.

Wichura M.J. The Coordinate-Free Approach to Linear Models

  • формат pdf
  • размер 1.18 МБ
  • добавлен 15 мая 2011 г.
Cambridge University Press, 2006. - 216 Pages. This book is about the coordinate-free, or geometric, approach to the theory of linear models; more precisely, Model I ANOVA and linear regression models with nonrandom predictors in a finite-dimensional setting. This approach is more insightful, more elegant, more direct, and simpler than the more common matrix approach to linear regression, analysis of variance, and analysis of covariance models i...