probter-13-MarkovChain

probter-13-MarkovChain - 4/9/2008 Proses Markov Proses...

Info iconThis preview shows pages 1–3. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
4/9/2008 1 Modul 13: Rantai Markov Suryana Setiawan, MSc. silkom I Fasilkom UI Ditulis ulang dari handout resmi buku teks Proses Markov Proses stokastik { X ( t ), t T } merupakan suatu Proses Markov ka ntuk etiap +1, engan deks < < …< < 1 an jika untuk setiap n 1, dengan indeks t 1 t 2 t n t n +1 dan harga-harga status { x 1 , x 2 , …, x n +1 }, berlaku Baca: selanjutnya proses hanya bergantung pada status saat ] ) ( | ) ( [ ] ) ( ,..., ) ( , ) ( | ) ( [ 1 1 2 2 1 1 1 1 n n n n n n n n x t X x t X P x t X x t X x t X x t X P = = = = = = = + + + + yang sedang berlaku, bukan pada “sejarahnya” (deretan status- status sebelumnya). Rantai Markov (Markov Chain) Suatu proses Markov disebut Rantai Markov jika ruang status iskret diskret. Dalam suatu Rantai Markov dengan waktu diskret variabel acak X ( t n ) dituliskan dengan notasi X n . Dalam suatu Rantai Markov dengan waktu diskret rantai Markov dapat digambarkan sebagai diagram transisi status ( state transition diagram ). t t i b k bi tk Status: digambarkan sebagai verteks Transisi: digambarkan dengan panah berarah dengan besar probabilitas transisi P[ X n +1 | X n ] ke dituliskan di sampingnya. Rantai Markov (Markov Chain) Contoh: jumlah mahasiswa yang hadir di kuliah berikutnya 1 ka ang adir at i dalah 0 ( au =50) ( X n +1 ) jika yang hadir saat ini adalah 50 (atau X n 50) 50 48 49 50 51 x n x n +1
Background image of page 1

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon
4/9/2008 2 Rantai Markov dengan Transisi 1 Langkah Probabilitas transisi dalam suatu rantai Markov (proses arkov engan ang tus iskret apat idefinisikan Markov dengan ruang satus diskret) dapat didefinisikan sebagai probabilitas single-step ( satu langkah ) berubahnya proses dari status i ke j , P [ X n +1 = j | X n = i ], dengan n , i , j = 0, 1, 2, … Untuk menyingkatnya seringkali ditulis juga sebagai P ij ( n ), dengan n , i , j = 0, 1, 2, … Probabilitas Transisi Stationer Rantai Markov Jika rantai Markov mencapai situasi stasioner maka robabilitas rsebut dak gi ergantung ada . probabilitas tersebut tidak lagi bergantung pada n.
Background image of page 2
Image of page 3
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

This note was uploaded on 05/14/2008 for the course CS 1 taught by Professor Suryanas during the Spring '08 term at A.T. Still University.

Page1 / 6

probter-13-MarkovChain - 4/9/2008 Proses Markov Proses...

This preview shows document pages 1 - 3. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
Ask a homework question - tutors are online