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...
人工智能数学基础 - 马尔可夫链(Markov Chain) 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...
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...
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。
大饼:概率论与统计学7——马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo)178 赞同 · 5 评论文章 一、离散时间的马尔科夫链 (Discrete-time Markov chains) 马尔可夫链有一个很重要的性质: P(Xn+1=j|Xn=i,Xn−1=in−1,...,X0=i0)=P(Xn+1=j|Xn=i)=pij 未来状态 Xn+1 只依赖于当前状态 ...
马尔科夫链是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。在其每一步中,系统根据概率分布可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。 下图中有两种状态:A和B。如果我们在A,接下来可以过渡到B或留在A。如果我们在B,可以过渡到A或者留在B。
方法2计算特征向量1的特征值,方法3计算空间或与矩阵相关联的线性变换的核。 要使用此函数,我们首先将Oz转换为markovchain对象。 Ergodic Markov链 四种获得稳定状态的方法 : 方法1:计算Matrix上的权重 rud(Oz %^% 6,2 方法2:计算特征值1的特征向量
若∀ i,j∈S, pij(n)=pij 不依赖于 n, 则称 X={Xn,n⩾0} 为时齐马氏链 (HMC, Homogeneous Markov Chain). 记 PP=(pij)i,j∈S, 则称 PP 为X 的一步转移概率矩阵, 简称为转移矩阵 (Transition Matrix). 定义 转移图 转移图是一个有向图 G=(V,E), V=S, E=\Big\{\overrightarrow{...
方法2计算特征向量1的特征值,方法3计算空间或与矩阵相关联的线性变换的核。 要使用此函数,我们首先将Oz转换为markovchain对象。 Ergodic Markov链 四种获得稳定状态的方法 : 方法1:计算Matrix上的权重 rud(Oz %^%6,2 方法2:计算特征值1的特征向量