把满足这样条件的过程称为马可夫链Markov Chain。等式的的意义可理解为：对于一个马科夫链，给定过去的状态X0,X1,...Xn-1和当前的状态Xn，任意未来状态Xn+1的条件分布与过去的状态是独立的，而仅仅与当前的状态相关。Pij的值就是由当前的状态i进入未来状态j的概率。例子 例1：假设明天下雨的几率依赖今天是否下雨...
A Markov chain with transition matrix Q isirreducibleiffor any two states i and j, it is possible to go from i to j in a finite number of steps (with positive probability). 换言之,马尔可夫链是不可约的,表示从任意状态i出发,经过有限步转移,总能以正概率到达任意另一个状态 j 这意味着任意...
markov chain意思马尔科夫链(Markov Chain)是一种描述系统状态随时间演变的数学模型,其核心特征是“未来状态仅由当前状态决定,与历史状态无关”。这一特性被称为“无记忆性”或马尔科夫性质。它被广泛应用于预测、优化和模拟等领域,例如天气预报、语言模型和金融市场分析。 一、基本...
马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:АндрейАндреевичМарков)得名,为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无...
本文将从马尔可夫链的本质、马尔可夫链的原理、马尔可夫链的应用三个方面,带您一文搞懂人工智能数学基础-马尔可夫链(Markov Chain)。 一、马尔可夫链的本质 核心逻辑:未来只与现在有关,而与过去无关。 马尔可夫性质 一、核心定义 马尔可夫链:一种特殊的随机过程,具有“马尔可夫性质”。
俄国数学家 Andrey Andreyevich Markov 研究并提出一个用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,被命名为马尔科夫链(Markov Chain)。马尔科夫链为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程,该过程要求具备“无记忆性”,即下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在时间序列中它前面的事件均与之无关。这...
马尔可夫链(Markov Chain),又称为离散时间马尔可夫链,可以定义为一个随机过程Y,在某时间t上的任何一个点的值仅仅依赖于在时间t-1上的值。这就表示了我们的随机过程在时间t上具有状态x的概率,如果给出它之前所有的状态,那么就相当于在仅给出它在时间t-1的状态的时候,在时间t上具有状态x的概率。
马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:АндрейАндреевичМарков)得名,为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在时间...
马尔可夫链(Markov Chain, MC)是概率论和数理统计中具有马尔科夫性质(Markov property)且存在于离散的指数集(index set)和状态空间(state space)内的随机过程(stochastic process)。适用于连续指数集的马尔可夫链被称为马尔科夫过程(Markov process),但有时也被视为马尔可夫链的子集,即连续时间马尔科夫链(Continuous...