A cadeia de Markov tem a propriedade ergódica se há um número finito N tal que qualquer estado pode ser alcançado a partir de qualquer outro estado em exatamente N passos. ... A cadeia de Markov com mais de um estado e apenas uma transição de sair por estado não pode ser ergódica.
A cadeia de markov é um processo estocástico caracterizado por seu estado futuro depender apenas do seu estado atual, sendo que os estados passados não influenciam no estado futuro. O nome cadeia de markov foi dado em homenagem ao matemático russo Andrey Markov.
Dizemos que um estado recorrente é dito se um estado recorrente nulo se e somente se o tempo média recorrente é ∞, ou seja, se μi. Dizemos que um estado tem recorrência positiva se, e somente se, o tempo médio recorrente é finito, ou seja, μi.
Após analise é o Gráfico“B”Continuo - 2. Qual a propriedade em comum observada nos diagramas apresentados, entre as Cadeias de Markov em tempo contínuo e em tempo discreto? No meu entendimento é propriedade Discreta 3.
Em teoria probabilística, o padrão estocástico é aquele cujo estado é indeterminado, com origem em eventos aleatórios. Por exemplo, o lançar de dados resulta num processo estocástico, pois qualquer uma das 6 faces do dado tem iguais probabilidades de ficar para cima após o arremesso.