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基于再生随机化的具有吸收状态的大型Markov模型的瞬态分析。(英语) Zbl 1085.60050
作者发展了一种称为再生随机化的方法来分析具有吸收状态的连续时间马尔可夫模型。该方法具有与标准随机化方法相同的优点:数值稳定性好,计算误差可控,能够预先指定计算误差。该方法对大样本(t)具有良好的行为,并且比足够大的模型和足够大的(t)的标准随机化成本显著降低。对于一类模型,包括具有指数失效和修复时间分布的典型失效/修复可靠性模型,以及具有失效部件的每种状态下的修复,从“可见”模型特性的角度来评估该方法的有效性,具有较强的理论结果。一个属于该类的大型示例用于说明该方法的性能,并表明它确实可以比标准随机化更快。

理学硕士:
60J22型 马尔可夫链的计算方法
软件:
SPNP公司
PDF格式 BibTeX公司 引用
全文: 内政部
参考文献:
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