Geri Dön

A New method for markov processes with repetitive structures

Tekrarlı markov süreçleri için yeni bir yöntem

  1. Tez No: 76076
  2. Yazar: TOLGA TÜFEKÇİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. REFİK GÜLLÜ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Markov Süreçleri, Algoritmalar iv, Algoritmalar, Markov süreci, Markov Processes, Algorithms m, Algorithms, Markov process
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZ TEKRARLI MARKOV SÜREÇLERİ İÇİN YENİ BİR YÖNTEM Tüfekçi, Tolga Doktora Derecesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Asst. Prof. Dr. Refik Güllü Kasım 1998, 82 sayfa Bu çalışmada, tekrarlı Markov süreçleri için yeni bir yöntem önerilmiştir. Tekrarlı Markov süreçleri, oran matrislerinin özel yapısı ile tanımlanırlar. Yöntem, geri besleme oranlan olarak isimlendirdiğimiz yeni bir kavrama dayanmaktadır. Geri besleme oranları, yüksek numaralı uzay durumlarından düşük numaralı bir uzay durumuna ortalama koşullu dönüş oranları olararak anlaşılabilir. Bu kavrama dayanarak, geri besleme oranlan yöntemi türetilmiştir. Özel olarak, tekrarlı Markov süreçlerinin bir alt kümesi olan doğum-ölüm benzeri süreçler dikkate alınmıştır. Doğum-ölüm benzeri süreçler, çalışma kolaylığı olan süreçlerdir ve geniş uygulama alanları vardır. İlgili çalışmalar taranmış ve uygulama örnekleri verilmiştir. Geri besleme yöntemi için bilgisayarda yapılan hesaplama deneyleri de rapor edilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT A NEW METHOD FOR MARKOV PROCESSES WITH REPETITIVE STRUCTURES Tüfekçi, Tolga Ph.D., Industrial Engineering Supervisor: Asst. Prof. Dr. Refik Güllü November 1998, 82 pages In this study, we propose a new method for Markov processes with repetitive structures. These processes are identified by their special form of the generator matrix. Our method is based on a new concept, what we call the feeding-back rates. Feeding-back rates can be denned as the average conditional rate of flow from higher states into a lower state. Based on this notion, we derive the method of feeding-back rates for the solution of Markov processes. In particular, our emphasis is on quasi-birth-and-death (QBD) processes, a sub-class of Markov processes with repetitive structures. QBD processes are easy to work with and they have a wide range of applications. We review the related literature, and give examples of applications. We also report our computational experience with the method of feeding-back rates.

Benzer Tezler

  1. Sualtı objelerinin sınıflandırılmasında yeni bir yaklaşım olarak matematiksel dönüşüm ve derin öğrenme yöntemlerinin uygulanması

    Application of mathematical transformation and deep learning methods as a new approach to classification of underwater objects

    AYBÜKE CİVRİZOĞLU BUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. URAZ YAVANOĞLU

    DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN

  2. Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama

    Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995

    BÜLENT MENGÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SELİME SEZGİN

  3. A data adaptive categorical time series representation for supervised learning

    Gözetimli öğrenme algoritmaları için yeni bir kategorik zaman serileri veri uyarlamalı temsili gösterimi

    HANDE ÇAKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

  4. Yeni zelanda GPS zaman serileri verisinin bayesci istatistik ile incelenmesi

    Investigation of the New Zealand time series data with bayesian statistics

    KUBİLAY ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRSEL SUNAL

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN

  5. Improved state estimation for jump Markov linear systems

    Markov atlamalı doğrusal sistemler için geliştirilmiş durum kestirimi

    UMUT ORGUNER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER