Partially Observable Markov Decision Processes Part II Additional reading: Anthony R. Cassandra. Exact and Approximate Algorithms for Partially Observable Markov Decision Processes. Ph. D. Thesis. Brown University Department of Computer Science, Providence, RI

Introduction to Markov Chain Monte Carlo Charles J. Geyer • History • Markov Chains • Intuitions of MCMC • Elementary Theory of MCMC • The Metropolis-Hastings-Green Algorithm MCMC using Hamiltonian dynamics Radford M. Neal • History • Hamiltonian Dynamics • MCMC from Hamiltonian dynamics • HMC in practice and theory • Extensions of and Variations on HMC

一、离散时间 Markov链的定义 二、离散时间 Markov链的状态分类

5.1 基本概念 5.2 状态的分类及性质 5.3 极限定理及平稳分布 5.4 Markov链的应用 5.5 连续时间Markov链

1. Markov链的定义 定义:设随机序列{X(n)n≥0}的状态空间为S,如果对

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性。本节我们考 虑状态空间S为离散的,用o,i1,…或i,j表示状态,参数集T为离散的(一般表 示时间),T={1,2

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离散时间的 Markov链预备知识:条件独立性定义设A.B,C为三个随机事件,称事件A关于事件B条件独立,若满足

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用

Foundations of State Estimation PartⅡ Topics: Hidden Markov Models Particle Filters Additional reading: L. R. Rabiner, \ tutorial on hidden Markoy models,\ Proceedings of the IEEE, vol. 77,. 257-286, 1989 Radford M. Neal, 1993. Probabilistic Inference Using Markov Chain Monte