A block Markov chain is a Markov chain whose state space can be partitioned into a finite number of clusters such that the transition probabilities only depend on the clusters. Block Markov chains thus serve as a model for Markov chains with communities. This paper establishes limiting laws for the singular value distributions of the empirical transition matrix and empirical frequency matrix associated to a sample path of the block Markov chain whenever the length of the sample path is $\Theta(n^2)$ with $n$ the size of the state space. The proof approach is split into two parts. First, we introduce a class of symmetric random matrices with dependence called approximately uncorrelated random matrices with variance profile. We establish their limiting eigenvalue distributions by means of the moment method. Second, we develop a coupling argument to show that this general-purpose result applies to block Markov chains.


翻译:Markov 链条是一个区块 Markov 链条, 其状态空间可以分割成数量有限的组群, 使过渡概率仅取决于组群。 区块 Markov 链条因此成为Markov 链条和社区的模型。 本文为在区块 Markov 链条的单值分布设置了限制法律。 当区块 Markov 链条的样本路径长度为$\ Theta (n)2美元, 以国家空间的大小为美元时, 与该区块的样本路径相关联的实验频率矩阵。 校对方法分为两部分。 首先, 我们引入了一组依赖性的对称随机矩阵, 称为大致不相干随机矩阵, 并带有差异剖面。 我们通过瞬间方法来设定其限制的单值分布。 其次, 我们开发一个组合参数, 以显示这一通用结果适用于 区块链 。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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