在数学之概率论中,尤其是随机过程理论中,查普曼-科尔莫戈罗夫等式是一个重要的结论。它将一个随机过程的几个不同维的联合分布函数联系在一起。
假设 { fi } 是一个随机过程,即一个随机变量集合(每个元素对应一个只命名不排序的索引)。
记
为从f1到fn的各随机变量的联合分布函数,则查普曼-科尔莫戈罗夫等式为:
也就是说,这是一个直接定义在干扰随机变量上的条件概率。 (注意这里各随机变量的顺序不重要)
该公式名称来自数学家西德尼·查普曼和安德雷·柯尔莫哥洛夫。
特化为马尔可夫链
如果随机过程特定为马尔可夫链,查普曼-科尔莫戈罗夫等式就是关于转移概率的公式。在马尔可夫链中,随机变量在一个按时间排序的数组中。按马尔可夫性质(无记忆性质),
(其中条件概率是时间的转移概率。查普曼-科尔莫戈罗夫等式简化为:
如果马尔可夫链的状态空间的概率分布是离散的,查普曼-科尔莫戈罗夫等式可表示为(可到无穷维的)矩阵相乘:
(其中是转移矩阵,是t时间的系统状态),则对于系统状态空间中的任意两个点i和j:
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参考文献