3、时间连续、状态离散的马尔科夫过程

这里只考虑时齐的马尔科夫过程。

[切尔曼-柯尔莫哥洛夫方程]  pij(t)表示时间间隔为t系统从状态Ei转移到状态Ej的概率,那末

  pij(t)0

对于t>0,τ>0有切尔曼-柯尔莫哥洛夫方程

它是马尔科夫过程研究的基础。

[遍历性定理]  任何时间连续,状态有限(E1,LEn)马尔科夫过程,如果存在一个t0使得对于任何的i,r,pir(t0)>0,那末极限

   (0j,  in)

存在并且与i无关。

[柯尔莫哥洛夫的前进和后退方程]  如果只有有限个状态的马尔科夫过程满足

                      

就称它是随机连续的马尔科夫过程。

对状态有限的随机连续的马尔科夫过程,有柯尔莫哥洛夫的前进和后退方程:

                      (前进方程)

                       (后退方程)

其中