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Probabilistic Marking Estimation in Labeled Petri Nets

机译：标记Petri网中的概率标记估计

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Given a labeled Petri net, possibly with silent (unobservable) transitions, we are interested in performing marking estimation in a probabilistic setting. We assume a known initial marking or a known finite set of initial markings, each with some probability, and our goal is to obtain the conditional probabilities of possible markings of the Petri net, conditioned on an observed sequence of labels. Under the assumptions that (i) the set of possible markings, starting from any reachable marking and following any arbitrarily long sequence of unobservable transitions, is bounded, and (ii) a characterization of the probabilities of occurrence for each transition enabled at each reachable marking is available, explicitly or implicitly, we develop a recursive algorithm that efficiently performs current marking estimation.
机译：给定一个带标记的Petri网，可能具有静默（不可观察的）跃迁，我们对在概率环境中进行标记估计感兴趣。我们假设一个已知的初始标记或一组已知的初始标记有限，每个都有一定的概率，并且我们的目标是根据观察到的标记序列获得陪替氏网可能标记的条件概率。在以下假设下：（i）从任何可到达的标记开始并遵循任意长的不可观察到的转换序列的可能标记的集合，并且（ii）对每个可到达标记启用的每个转换的出现概率的表征无论是显式的还是隐式的，我们都开发了一种可有效执行当前标记估计的递归算法。

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