Теорема:Последовательности
,
и
при заданном распределении вектора
являются марковскими. Доказательство: Докажем правильность утверждения для последовательности

. Сообразно определению, данная последовательность будет марковской, если выполнено равенство

Где

Применяя формулу полной вероятности и принятые в данной модели основные свойства ее случайных элементов, получим:

для правой части доказываемого равенства из тех же соображений получим

Т.е. доказываемое равенство имеет место. Стало быть, случайная последовательность

образует цепь Маркова с бесконечным счетным числом состояний.
Аналогично доказывается марковость последовательностей

и

.
7. Рекуррентные формулы для одномерных распределений дискретной компоненты маркированного точечного процесса
. Исследуем свойства одномерных распределений

Здесь начальное распределение

считается заданным. Получим рекурентные соотношения вида

, где

- бесконечномерная матрица переходных вероятностей за один шаг процесса

. Подробно рассмотрим вероятностные свойства последовательностей

и

. Из (7) нетрудно получить следующие, реккурентные по

соотношения для этих последовательностей:

Заметим что исследование последовательностей

и

, проводятся аналогично.
Введём следующие обозначения:

На основании доказанного свойства марковости рассматриваемых последовательностей и формулы полной вероятности можно видеть что имеют место формулы:

(10)
где суммирование ведётся по

Теперь вычислим условные вероятности:

Окончательно формула (10) примет вид:

Здесь суммрование ведётся по всем точкам

Учитывая вид условных распределений для

(8.1)-(9), нетрудно получить конкретный вид рекурентных формул для одномерных распределений дискретной компоненты

. Подробно приведём только вывод формулы для вероятностей

при

.
Используя формулу (11), учитывая что при

на интервалах времени

ни один из потоков не обслуживается, получим для

.

где полагаем при

.
Вероятности

, образуют матрицу

Далее через

мыбудем обозначать соответственно целые части величин

, где

-интенсивность обслуживания по потоку

, если случайная среда находится в состоянии

.
Поскольку при

обслуживаются только требования потока

,
рекуррентные соотношения для вероятностей

при

получаются в виде:

(13)

(14)
Так как при

происходит обслуживание требований только по потоку

, то при

получим, что

при всех

и

, а при

имеем:

(15)
а при любых

:

(16)
Наконец для вероятностей

имеем

при любом

,

,

.

(17)
а при любых

,

.

(18)
Заметим, что поскольку вероятности

для

,

,

то из (12) непосредственно следует, что

при всех для

,

,

.