Markovketten und Mischzeiten€¦ · Beispiel: Kartenmischen per Riffle-Shuffle S = S n =...

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Markovketten und Mischzeiten Matthias Birkner https://www.staff.uni-mainz.de/birkner/ Hauptseminar, WS 2020/21

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Markovketten und Mischzeiten

Matthias Birknerhttps://www.staff.uni-mainz.de/birkner/

Hauptseminar, WS 2020/21

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MarkovkettenI wichtiges stochastisches ModellierungswerkzeugI in vielen Anwendungskontexten nutzlichI kommen in der ”Einfuhrung in die Stochastik“ vorI ... und auch in der gymnasialen Oberstufe:

Lehrplan Mathematik Grund- und Leistungsfach Jahrgangsstufen 11 bis 13 der gymnasialen Oberstufe, S. 62;https://lehrplaene.bildung-rp.de/

Die Themen des Hauptseminars lassen sich gut mitdem Begriffsapparat der Einfuhrung in die Stochastik(und der Grundvorlesungen Analysis und lineare Algebra)verstehen.

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MarkovkettenI wichtiges stochastisches ModellierungswerkzeugI in vielen Anwendungskontexten nutzlichI kommen in der ”Einfuhrung in die Stochastik“ vorI ... und auch in der gymnasialen Oberstufe:

Lehrplan Mathematik Grund- und Leistungsfach Jahrgangsstufen 11 bis 13 der gymnasialen Oberstufe, S. 62;https://lehrplaene.bildung-rp.de/

Die Themen des Hauptseminars lassen sich gut mitdem Begriffsapparat der Einfuhrung in die Stochastik(und der Grundvorlesungen Analysis und lineare Algebra)verstehen.

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Markovketten mit endlichem ZustandsraumX0, X1, X2, . . . Markovkette, Wertebereich S, |S| <∞

P(Xk+1 = y

∣∣ Xk = x,Pfad bis Zeit k)

= P(Xk+1 = y

∣∣ Xk = x)= axy,

A = (axy)x,y∈S die Ubergangsmatrix

k-Schritt-Ubergangswahrscheinlichkeiten

P(Xk = y

∣∣ X0 = x)=

∑x1,x2,...,xk−1∈S

ax,x1ax1,x2 · · ·axk−2,xk−1axk−1,x

= Akx,y

(k-te Potenz der Ubergangsmatrix)

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Markovketten mit endlichem ZustandsraumX0, X1, X2, . . . Markovkette, Wertebereich S, |S| <∞

P(Xk+1 = y

∣∣ Xk = x,Pfad bis Zeit k)

= P(Xk+1 = y

∣∣ Xk = x)= axy,

A = (axy)x,y∈S die Ubergangsmatrix

k-Schritt-Ubergangswahrscheinlichkeiten

P(Xk = y

∣∣ X0 = x)=

∑x1,x2,...,xk−1∈S

ax,x1ax1,x2 · · ·axk−2,xk−1axk−1,x

= Akx,y

(k-te Potenz der Ubergangsmatrix)

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Konvergenz ins Gleichgewicht

P(Xk = y

∣∣ X0 = x)= Akx,y −→k→∞

π({y})

(unter gewissen, relativ milden Bedingungen)wo π die Gleichgewichtsverteilung von X ist:

πA = π, X0 ∼ π ⇒ X1 ∼ π ⇒ · · · ⇒ Xk ∼ π ∀ k

Zentrale Frage: Wie schnell ist diese Konvergenz?

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Konvergenz ins Gleichgewicht

P(Xk = y

∣∣ X0 = x)= Akx,y −→k→∞

π({y})

(unter gewissen, relativ milden Bedingungen)wo π die Gleichgewichtsverteilung von X ist:

πA = π, X0 ∼ π ⇒ X1 ∼ π ⇒ · · · ⇒ Xk ∼ π ∀ k

Zentrale Frage: Wie schnell ist diese Konvergenz?

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Beispiel: Kartenmischen per Riffle-Shuffle

basierend auf https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Riffle shuffle.jpg,(c) Johnny Blood, CC-by-sa 2.0

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Beispiel: Kartenmischen per Riffle-ShuffleS = Sn = {Permutationen von 1, . . . ,n},Xk = Permutation nach k-maligem Mischen

0 5 10 15

0.00.20.40.60.81.0

d(k)

d(k) = 12∑γ∈Sn

∣∣∣P(Xk = γ | X0 = id)− 1n!

∣∣∣ fur n = 52

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Beispiel: Kartenmischen per Riffle-ShuffleS = Sn = {Permutationen von 1, . . . ,n},Xk = Permutation nach k-maligem Mischen

0 5 10 15

0.00.20.40.60.81.0

d(k)

d(k) = 12∑γ∈Sn

∣∣∣P(Xk = γ | X0 = id)− 1n!

∣∣∣ fur n = 52

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Quelle(n)David A. Levin, Yuval Peres, Markov Chains and MixingTimes, 2nd ed., AMS 2017.http://pages.uoregon.edu/dlevin/MARKOV/

Ggfs. weitere Artikel oder Buchkapitel aus dermathematischen Fachliteratur

VorbesprechungDi., 7.7.2020, 9:00

auf bbb.rlp.net, dem BigBlueButton-Server des ZDV(Teilnehmer erhalten den genauen Link per Email.)

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Quelle(n)David A. Levin, Yuval Peres, Markov Chains and MixingTimes, 2nd ed., AMS 2017.http://pages.uoregon.edu/dlevin/MARKOV/

Ggfs. weitere Artikel oder Buchkapitel aus dermathematischen Fachliteratur

VorbesprechungDi., 7.7.2020, 9:00

auf bbb.rlp.net, dem BigBlueButton-Server des ZDV(Teilnehmer erhalten den genauen Link per Email.)