Матрица переходов в буги-вуги

Сэм Кук это класс, а Артура Александра слушал, это вааапще!!!

Схема жесть! А для бестолковых хоть ссылочку, что есть "неэргодическая дискретная марковская цепь"? А вероятность перехода чем определена?

З.Ы. "Фиксированные моменты времени", этож надо, пока подумаешь квадрат кончится :-)

Функционирование широкого класса систем можно представить как процесс перехода из одного состояния в другое под воздействием каких-либо причин. Пусть имеется некоторая система S (пара партнер-партнерша), которая в процессе функционирования (танца) может принимать различные состояния Si (i = 1..n). Если состояния системы меняются во времени случайным образом, то процесс смены состояний можно рассматривать как случайный процесс. Случайный процесс, протекающий в системе S, называется марковским, если для любого момента времени вероятность перехода в следующее состояние зависит только от ее текущего состояния.

Если мы имеем конечное число состояний Si, которые система может принимать, то такая система описывает марковский случайный процесс с дискретными состояниями (марковская цепь). В зависимости от времени пребывания системы в каждом состоянии различают процессы с дискретным и непрерывным временем. Системы с непрерывным временем предполагают, что переход системы из одного состояния в другое может осуществляться в любой момент времени, т.е. время пребывания системы в каждом состоянии представляет непрерывную случайную величину. Для систем с дискретным временем время пребывания системы в каждом состоянии фиксированное, а моменты переходов t1,t2,...,tk размещаются на временной оси через равные промежутки и называются "шагами". В нашем случае система дискретная по времени и по состояниям, потому что число базовых элементов конечно (на схеме их 9, - те, что мы прошли на занятиях:) ), а переход осуществляется в фиксированные моменты времени, то есть элементы (состояния) сменяются на определенный счет, а не в произвольные моменты времени.

Наша система является также неэргодической, потому что за один шаг нельзя перейти в любое состояние (например, из верхней смены нельзя оказаться сразу в закрытой позиции, или из закрытой нельзя осуществить двойное вращение (не знаю как правильно называется этот элемент), не произведя предварительно выход в открытую поз.). Поэтому переходные вероятности в некоторых состояниях равны нулю, а граф не имеет соответствующих стрелок.

Вероятности перехода определяются из наблюдений (эксперимента). Например, если взять состояние "Basic closed", то вероятность 0,2 означает, что из 100 наблюдений 20 раз был переход в состояние "Change 180",... 30 раз выход в откр. поз., 50 раз танец продолжился в закр. позиции.

Шайтан! Наука респект! :-)

1. Конечное число состояний значительно выше заявленных;
2. Моменты переходов могут осуществляться не через равные промежутки времени (основной ход не догма - счаз мне как от Ишимова влетит :-) за ломку учебного процесса);
3. Из верхней смены можно оказаться в закрытой позиции, проверено, ну это правда не верхней сменой называеться, но это уже семантика :-)
4. Из закрытой позиции можно отправиться в двойное вращение (два оборота партнерши имеються ввиду?) и завершить вращение опять в закрытую позицию или в открытую по желанию.

Успехов в дальнейших наблюдениях и систематизации!

Рекомендуемые материалы для повышения репрезетативности (куча видео в том числе и буги) http://poy.no/files/events/

..конечно присутствуют только те элементы, которые мы успели пройти. схема в графической форме помогает мне лучше представить возможное развитие танца.. большое спасибо за ссылку! мне в интернет постоянно попадается линди, а тут буги полно!!!

если Change 180 deg. - это то, что я думаю, то почему он выходит непосредственно из basic closed??? или я чего-то не помню?..

это когда партнер на счет "1" пересекает левой ногой путь партнерши и происходит разворот на 180 град. ;)

До кучи - научное признание факта невозможности полной письменной формализации джазовой музыки (ну и ясное дело свинга и буги-вуги в том числе) http://www.astrasong.ru/c/science/article/393/ местным светилом :-)

По поводу схемы: ты маньяк! :))) Как были вычислены вероятности? С использованием статистик или эвристик? Ты не пробовал применить для вычисления нейронные сети? И еще такой синергетический вопрос: допускаешь ли ты, что при развитии процесса могут происходить бифуркации?

вероятности, повторюсь, приведены априори ради примера, главное, что они формируют стохастическую матрицу. вычислить их можно из обучающей выборки (pij=Nij/Ni - кол-во переходов из i в j, деленное на кол-во переходов из i; начальные вероятности = Mi/M, где Mi - число наблюдений, где состояние i встречается в момент t0, M - общее кол-во наблюдений). нейронные сети и прочие алгоритмы интеллектуального анализа данных не рассматривались, ведь мы приняли, что случайный процесс обладает марковским свойством (кстати, это еще надо доказать). а бифуркация это что за чертовщина?