逆複合エージェント定理

確率論において、逆複合エージェント定理（RCAT）は、任意の形式で表現された確率過程が積形定常分布を持つための十分な条件の集合である^[1]（過程が定常であると仮定^[2]^{[1] ）。この定理は、}ジャクソンの定理^[1]、BCMP定理[ ^3]、およびGネットワークにおける積形解が同じ基本メカニズムに基づいていることを示している。^[4]

この定理はケリーの補題を用いた逆過程を特定し、そこから定常分布を計算することができる。^[1]

注記

^ abcd Harrison, PG (2003). 「マルコフ過程代数における時間の巻き戻し」理論計算機科学. 290 (3): 1947–2013. doi : 10.1016/S0304-3975(02)00375-4 .
^ ハリソン、PG (2006)。「プロセス代数非積形式」。電子理論計算機科学ノート。151 (3): 61–76。doi : 10.1016/ j.entcs.2006.03.012。
^ ハリソン、PG (2004)。「逆プロセス、積形式、非積形式」。線形代数とその応用。386 : 359–381。doi :10.1016/j.laa.2004.02.020。
^ Hillston, J. (2005). 「定量分析のためのプロセス代数」(PDF) .第 20 回 IEEE コンピュータサイエンスにおける論理に関するシンポジウム (LICS' 05) . pp. 239–248. doi :10.1109/LICS.2005.35. ISBN 0-7695-2266-1. S2CID 1236394。

Bradley, Jeremy T. (2008 年 2 月 28 日)。RCAT: PEPA から製品形式へ(PDF) (技術レポート DTR07-2)。インペリアルカレッジコンピューティング学部。RCAT の簡単な紹介。