Stochastic comparison on nearly completely decomposable markov chains
Neredeyse tamamen bölünebilir markov zincirleri üzerinde rassal karşılaştırma
- Tez No: 96214
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUĞRUL DAYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Markov zincirleri, neredeyse tamamen bölünebilirlik, rassal karşılaştırma, güçlü rassal sıralama, sıralama, birleştirme, Algoritmalar, Karşılaştırma, Markov zinciri, Markov chains, near complete decomposability, stochastic comparison, st-order, reorderings, aggregation. IV, Algorithms, Comparison, Markov chain
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET NEREDEYSE TAMAMEN BÖLÜNEBİLİR MARKOV ZİNCİRLERİ ÜZERİNDE RASSAL KARŞILAŞTIRMA Denizhan N. Alparslan Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Tuğrul Dayar Temmuz, 2000 Bu tezde neredeyse tamamen bölünebilir Markov zincirlerinin değişmez durum olasılık dağılımları için tek tek sınırlar veren bir sınırlandırma algoritmasının gelişmiş biçimi anlatılmaktadır. Sunulan bu iki seviyeli algoritma, birleştirmeye ve güçlü rassal (st) sıralama ile rassal karşılaştırmaya dayalıdır. Sonucun kesinliğinin arttırabilmesi için durumların yeniden sıralanması ve st bağıntısına göre üstten- ve alttan-smırlayan olasılık dağılımlarından tek tek sınırların elde edilmesini sağlayan daha iyi bir algoritma ortaya konmuştur. Sınırlandırma al goritmasının indirgeme açısından eksiksiz bir analizi yapılmıştır. Bu algoritma seyrek saklama düzeninde programlanmış ve bu programlamanın ayrıntıları ver ilmiştir. Farklı zamanlı aktarma biçimi üzerine kurulmuş olan kablosuz bir ağ sisteminden elde edilen sayısal sonuçlar bu algoritmanın bazı durumlarda ver ilen sistemin başarım değerleri üzerinde sınırlar bulmada yararlı olabileceğini göstermektedir. Başarım değerleri üzerinde verilen sınırların daha iyi olabilmesi için algoritmada yapılması gereken iyileştirme en sonda belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT STOCHASTIC COMPARISON ON NEARLY COMPLETELY DECOMPOSABLE MARKOV CHAINS Denizhan N. Alparslan M.S. in Computer Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Tuğrul Dayar July, 2000 This thesis presents an improved version of a componentwise bounding algorithm for the steady state probability vector of nearly completely decomposable Markov chains. The given two-level algorithm uses aggregation and stochastic comparison with the strong stochastic (st) order. In order to improve accuracy, it employs reordering of states and a better componentwise probability bounding algorithm given st upper- and lower-bounding probability vectors. A thorough analysis of the algorithm from the point of view of irreducibility is provided. The bounding algorithm is implemented in sparse storage and its implementation details are given. Numerical results on an application of wireless Asynchronous Transfer Mode network show that there are cases in which the given algorithm proves to be useful in computing bounds on the performance measures of the system. An improvement in the algorithm that must be considered to obtain better bounds on performance measures is also presented at the end.
Benzer Tezler
- Stokastik hesaplama alternatifi olarak bit katarı hesaplama ile hatasız aritmetik işlem bloklarının tasarımı
Design of accurate arithmetic operation blocks via bit stream computing as an alternative to stochastic computing
ENSAR VAHAPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALTUN
- Completion, pricing and calibration in a Levy market model
Levy piyasası modelinde tamlama, fiyatlama ve kalibrasyon
BÜŞRA ZEYNEP TEMOÇİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. AZİZE HAYFAVİ
DOÇ. DR. IŞIL EROL
- Optimizasyon tabanlı bir su kaynakları sistemi modelleme aracının geliştirilmesi ve çok amaçlı sektörel tahsise uygulanması
Development of an optimization-based modeling tool for water resources systems and application to multi-objective sectoral allocation
SALİM YAYKIRAN
Doktora
Türkçe
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN EKDAL
- Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde insansız hava araçları için kaynak yönetim teknikleri
Resource management techniques for unmanned aerial vehicles in next generation communication systems
UYGAR DEMİR
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK TOKER
- Kısıtlı veri ile yorulma çatlağı ilerleme hızı tahmini: Yapay ve fizik bilgili sinir ağlarının karşılaştırmalı analizi
Fatigue crack growth rate prediction with limited data: A comparative analysis of artificial and physics-informed neural networks
AZİM HASANOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KIRCA