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马尔可夫链
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-16

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马尔科夫链是一种数学模型,用于描述系统状态之间的随机转移过程。其核心特性是无记忆性,即未来状态的转移仅依赖于当前状态,与过去状态无关。这种模型在统计学、物理学、经济学、计算机科学等领域有广泛应用,尤其在随机过程建模、自然语言处理和优化等方面表现突出。

1. 基本概念

状态空间:马尔科夫链的所有可能状态的集合称为状态空间,通常记作S。

状态转移:在时刻t,系统处于状态i,下一时刻t+1转移到状态j的概率由转移概率矩阵P描述,其中P的元素表示从状态i转移到状态j的概率。

转移概率矩阵:转移概率矩阵P中的每个元素Pij表示从状态i转移到状态j的概率。该矩阵需满足一定的条件,例如所有行的和等于1,且所有元素非负。

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