Классификация марковских моделей

Физическая система называется системой с дискретным множеством состояний, если она имеет счётное(конечное) множество состояний и переход из одного состояния в другое осуществляется скачком.

Такие модели удобно представлять в виде графа состояний, где вершины графа x_i изображают состояния, а дуги - направление перехода из одного состояния в другое.

Случайные процесы, протекающие в системе могут быть описаны в непрерывном времени и в дискретном времени.

Случайные процесы – это процесы с дискретным временем, если переходы системы из одного состояния в другое воможны только в определённые моменты времени(шаг дискретного процеса).

Случайные процесы называются процесами с непрерывным временем, если переходы системы из одного состояния в другое определяются непрерывными потоками событий(могут происходить в любой момент времени).

Задача исследования моделей надёжности состоит в нахождении функции или алгоритма, определяющего вероятности состояния системы в любой произвольный момент времени или на любом дискретном шаге процесса при знании начального состояния системы.

Схема классификации марковских моделей: