Hace poco empecé a aprender sobre las cadenas de Markov y tuve un problema relacionado con el tiempo esperado de absorción:
El problema:
Markov tiene un ratón no entrenado que coloca en un laberinto. El ratón puede moverse entre habitaciones contiguas, o permanecer en la misma habitación en cualquier paso de tiempo. A la salida del laberinto hay un enorme trozo de queso sin olor del que el ratón puede salir y no volver nunca. Dada la siguiente matriz de transición:
$$\begin{pmatrix}\frac 1{10}&\frac 3{10}&\frac 35&0&0&0\\\frac 12&\frac 12 &0&0&0&0\\\frac 3{10}&0&\frac 1{10}&\frac 35&0&0\\0&0&\frac 3{10}&\frac 1{10}&\frac 3{10}&\frac 3{10}\\0&0&0&\frac 12&\frac 12&0\\0&0&0&0&0&1\\ \end{pmatrix}$$
(a) ¿Cuál es la probabilidad de que salga del laberinto, dado que comenzó en el estado $i \quad \forall \ i \in[0,5]$ ??
(b) Cuánto tiempo falta para que salga del laberinto, dado que comenzó en el Estado $i \quad \forall \ i \in[0,5]$ ?
Mi intento:
Bueno primero hice un diagrama para tener la comprensión del problema visualmente. Reemplazo el número de Estados por letras, es decir, Estado $1$ como Estado $A$ etc. y anotamos las probabilidades de transición de la matriz.
(a) Creo que como existe un estado absorbente en la salida, entonces la probabilidad de salir debe ser $1$ a.s. .
(b) Utilicé el Análisis de Primer Paso para encontrar el tiempo esperado para cada $i$ .
Dejemos que $v_i$ sea el tiempo previsto para salir de la posición inicial $i$ es decir $v_i =\Bbb E_i[T_{\{5\}}]$ . A continuación, resolver el sistema de ecuaciones:
$$ \left\{ \begin{array}{ll} v_A &=1+\frac 1{10} v_A+\frac 3{10} v_B+\frac 35 v_C \\ v_B &=1+\frac 12 v_A +\frac 12 v_B\\ v_C &=1+\frac 3{10} v_A+\frac 1{10} v_C+\frac 35 v_D \\ v_D &=1+\frac 3{10} v_C+\frac 1{10} v_D+\frac 3{10} v_E+\frac 3{10} v_F \\ v_E &=1+\frac 12 v_D+\frac 12 v_E\\ v_F &=0 \end{array} \right. $$
Así que obtengo la siguiente solución: $$\Bbb E_A[T_{\{5\}}]=14; \quad \Bbb E_B[T_{\{5\}}]=16 \quad \Bbb E_C[T_{\{5\}}]=11 \frac 13 \quad \Bbb E_D[T_{\{5\}}]=8 \frac 13 \quad \Bbb E_E[T_{\{5\}}]= 10 \frac 13$$
No soy $100\%$ seguro sobre la parte (b).
Mi(s) pregunta(s):
Me preguntaba, ¿hay otra forma de ver este problema sin utilizando las cadenas de Markov o el análisis de primer paso? Siento que hay variables aleatorias geométricas involucradas aquí.
También qué pasaría si hubiera 2 salidas, ¿podría aplicar exactamente los mismos principios o hay algo que cambia?
Gracias de antemano.