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Exercise 1.7Z: BARBARA Generator

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Revision as of 17:38, 1 August 2018 by Guenter (talk | contribs)

BARBARA-Generator

Betrachtet wird hier ein ternärer Zufallsgenerator mit den Symbolen A, B und R, der durch eine homogene und stationäre Markovkette erster Ordnung beschrieben werden kann.

Die Übergangswahrscheinlichkeiten können dem skizzierten Markovdiagramm entnommen werden. Für die ersten drei Teilaufgaben soll stets p=1/4 gelten.


Hinweis:


Fragebogen

1

Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?

Die Werte von p>0 und q<1 sind weitgehend frei wählbar.
Für die Übergangswahrscheinlichkeiten muss gelten:   p+q=1.
Alle Symbole haben gleiche ergodische Wahrscheinlichkeiten.
Es gilt hier: Pr(A)=1/2,Pr(B)=1/3,Pr(R)=1/6.

2

Wie groß sind die bedingten Wahrscheinlichkeiten pA, pB und pC, dass im Zeitbereich zwischen ν+1 und ν+7 die Sequenz \rm BARBARA ausgegeben wird, wenn man sich zum Zeitpunkt ν im Zustand A, B bzw. R befindet? Es gelte p = 1/4.

p_{\rm A} \ = \

\ \cdot 10^{-3}
p_{\rm B} \ = \

\ \cdot 10^{-3}
p_{\rm C} \ = \

\ \cdot 10^{-3}

3

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit insgesamt, dass der Generator zu sieben aufeinanderfolgenden Zeitpunkten die Sequenz BARBARA ausgibt. Es gelte weiter (p = 1/4)?

p = 1/4\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.3cm}{\rm Pr}(BARBARA)\ = \

\ \cdot 10^{-3}

4

Wie ist der Parameter p_{\rm opt} zu wählen, damit Pr(BARBARA) möglichst groß wird? Welche Wahrscheinlichkeit ergibt sich damit für BARBARA?

p_{\rm opt} \ = \

p = p_{\rm opt}\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.3cm}{\rm Pr}(BARBARA)\ = \

\ \cdot 10^{-3}


Musterlösung

(1)  Richtig sind der zweite und der dritte Lösungsvorschlag:

  • Die Summe aller abgehenden Pfeile muss immer 1 sein. Deshalb gilt q = 1 - p.
  • Aufgrund der Symmetrie des Markovdiagramms sind die ergodischen Wahrscheinlichkeiten alle gleich:
{\rm Pr}(A) ={\rm Pr}(B) ={\rm Pr}(R) = 1/3.


(2)  Wenn man zum Zeitpunkt \nu im Zustand B ist, ist für den Zeitpunkt \nu+1 wegen {\rm Pr}(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0 der Zustand B nicht möglich. Man scheitert hier bereits beim Anfangsbuchstaben B:

p_{\rm B} \; \underline{ =0}.

Für die Berechnung von p_{\rm A} ist zu beachten: Ausgehend von A geht man im Markovdiagramm zunächst zu B (mit der Wahrscheinlichkeit q), dann fünfmal im Uhrzeigersinn (jeweils mit der Wahrscheinlichkeit p) und schließlich noch von R nach A (mit der Wahrscheinlichkeit q). Das bedeutet:

p_{\rm A} = q^2 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} p^5 = 3^2 / 4^7 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.549 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 10^{-3}}.

In ähnlicher Weise erhält man:

p_{\rm R} = q \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} p^6 = 3 / 4^7 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.183 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 10^{-3}}.


(3)  Durch Mittelung über die bedingten Wahrscheinlichkeiten erhält man:

{\rm Pr}(BARBARA) = p_{\rm A} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} {\rm Pr}(A) \hspace{0.1cm} + \hspace{0.1cm}p_{\rm B} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} {\rm Pr}(B) \hspace{0.1cm} + \hspace{0.1cm}p_{\rm R} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} {\rm Pr}(R).

Dies führt zum Ergebnis:

{\rm Pr}(BARBARA) = {1}/{3} \cdot \left( q^2 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} p^5 \hspace{0.1cm} +\hspace{0.1cm}0 \hspace{0.1cm} +\hspace{0.1cm}q \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} p^6 \right) = \frac{q \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} p^5 }{3} \cdot (p+q) = \hspace{-0.15cm} \frac{q \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} p^5 }{3} \hspace{0.15cm}\underline { \approx 0.244 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 10^{-3}}.


(4)  Die im Punkt (3) berechnete Wahrscheinlichkeit lautet p^5 \cdot (1-p)/3, wobei q= 1-p berücksichtigt ist. Durch Nullsetzen des Differentials erhält man die Bestimmungsgleichung:

5 \cdot p^4 - 6 \cdot p^5 = 0 \hspace{0.5cm} \Rightarrow \hspace{0.5cm} p_{\rm opt} = 5/6 \hspace{0.15cm}\underline { \approx \rm 0.833}.

Damit ergibt sich ein gegenüberder Teilaufgabe (3) etwa um den Faktor 90 größerer Wert:

{\rm Pr}(BARBARA) \hspace{0.15cm}\underline { \approx 22 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 10^{-3}}.