Наблюдаемый (S.3 / 11); а иногда и настоящая машина может быть такой

Что кажущееся небольшое изменение диапазона наблюдения может

Быть достаточным, чтобы изменить внешний вид с одного класса на

Другой.

Итак, предположим, что цифровая вычислительная машина подключила к ней

Длинная лента, несущая случайные числа, которые используются в некоторых процессах.

Эсс это прорабатывается. Наблюдателю, который не может осмотреть

Ленту, производительность машины неопределенна, но для наблюдателя

У кого есть копия ленты, определенно. Таким образом, вопрос «Является ли

Эта машина действительно определенная?» бессмысленно и неуместно-

Ел, если диапазон наблюдения наблюдателя не указан точно. В

Другими словами, иногда различие между марковским и

Определить можно только после того, как система была определена

точно. (Таким образом, у нас есть еще один пример того, насколько неадекватно

Это определение «системы» путем отождествления ее с реальным объектом.

227

226

ANINTROD UC TIONTOCYBER NE TICS

TH E ERR O R- CO N TR O LLED REG U LA TO R

Реальные объекты могут обеспечивать множество одинаково правдоподобных «систем».

Tems», которые могут сильно отличаться друг от друга по своим свойствам.

вопросы, которые нас здесь интересуют, и ответ на конкретный

Вопрос может сильно зависеть от того, в какой системе он находится

Применяется к.) (Сравните S.6 / 22.)

Тесная связь между марковской машиной и

Детерминированность также может быть продемонстрирована существованием смешанных форм.

Таким образом, предположим, что крыса частично выучила лабиринт из девяти ячеек, показанный на рисунке.

На Рис. 12/11/1,

Однозначно, от каждого состояния может идти более одной стрелки. Таким образом

Марковская машина

↓

а

б

c

а

0,2

0,8

.

б

0,3

0,7

.

c

0,1

0,5

0,4

имеет график рис. 12/11/1, в котором каждая стрелка имеет дробь

Указывает на вероятность того, что стрелку пересечет

Репрезентативная точка.

Рис. 12/10/1

В котором G - цель. По причинам, которые здесь не нужно подробно описывать,

Крыса не может получить сенсорные подсказки в клетках 1, 2, 3 и 6 (слегка заштрихованы),

Поэтому, когда в одной из этих ячеек он случайным образом перемещается в такие другие ячейки

Как позволяет лабиринт. Таким образом, если мы поместим его несколько раз в ячейку 3, он будет

С равной вероятностью 2 или 6. (я предполагаю равную вероятность

Просто для удобства.) В ячейках 4, 5, 7, 8 и G, однако, есть подсказки

Доступны, и он перемещается напрямую от ячейки к ячейке в направлении G.

Таким образом, если мы помещаем его несколько раз в ячейку 5, он всегда переходит к 8, а затем к

Ж. Такое поведение нетипично для биологической работы.

Матрицу его переходов найти достаточно легко. Таким образом,

от 1 может идти только до 2 (по конструкции лабиринта). От 2 это

Переходит к 1, 3 или 5 с равной вероятностью. С 4 идет только до 5.

От G единственный переход - к самой G. Таким образом, матрица может быть

Построен.

Пример: Постройте возможную матрицу вероятностей перехода.

Рис. 12/11/1

Стабильность. Марковская машина будет обнаружена на экзамене.

Нации, чтобы иметь свойства, соответствующие описанным в Части I,

Хотя часто видоизменяется очевидным образом. Таким образом, род машины

Ematic граф конструктивен; хотя, поскольку трансформация не

228

В этом конкретном примере можно увидеть, что системы на c будут все

Рано или поздно оставлю это, чтобы никогда не вернуться.

Марковская машина имеет различные формы устойчивости, которые

Соответствуют упомянутым в главе 5. Стабильная область

Набор состояний, таких что как только репрезентативная точка вошла

Состояние в наборе он никогда не может покинуть набор. Таким образом, a и b выше образуют

Стабильный регион.

Состояние равновесия - это просто область, сжавшаяся до одного

Государственный. Так же, как в детерминированной системе все машины запускались в

Бассейн придет в состояние равновесия, если он существует, то же самое сделайте