基于抽象引导截断的马尔可夫种群模型平稳分布方法
机器学习
2021-05-05 v1 系统与控制
系统与控制
定量方法
摘要
为了理解马尔可夫种群模型的长期行为，平稳分布的计算通常是关键部分。我们提出了一种基于截断的近似方法，该方法采用状态空间集总方案，在网格结构中聚合状态。所得的近似平稳分布被用于迭代地细化状态空间的相关部分并截断不相关部分。以此方式，该算法学习到一个针对平稳行为而定制的、有充分依据的有限状态投影。我们展示了该方法对具有复杂平稳行为的广泛非线性问题的适用性。
引用
@article{arxiv.2105.01536,
title = {Abstraction-Guided Truncations for Stationary Distributions of Markov Population Models},
author = {Michael Backenköhler and Luca Bortolussi and Gerrit Großmann and Verena Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.01536},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2010.10096