馬爾科夫模型，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

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1，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介
2，什么是Markov chain Monte Carlo
3，什么是馬爾科夫模型詳細(xì)的介紹
4，馬爾可夫模型是什么或者在什么書(shū)里能查到相關(guān)介紹注意不是隱馬
5，請(qǐng)問(wèn)誰(shuí)知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝
6，什么是馬爾科夫鏈法

1，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

到目前為止，它一直被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)快速精確的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的最成功的方法。復(fù)雜的語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題通過(guò)隱含馬爾可夫模型能非常簡(jiǎn)單地被表述、解決，讓人們由衷地感嘆數(shù)學(xué)模型之妙。馬爾可夫（1856~1922），蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家。切比雪夫的學(xué)生。在概率論、數(shù)論、函數(shù)逼近論和微分方程等方面卓有成就。

馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

2，什么是Markov chain Monte Carlo

MCMC方法是一種重要的模擬計(jì)算方法，馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究對(duì)建立可實(shí)際應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)模型開(kāi)辟了廣闊的前景。90年代以來(lái)，很多應(yīng)用問(wèn)題都存在著分析對(duì)象比較復(fù)雜與正確識(shí)別模型結(jié)構(gòu)的困難?，F(xiàn)在根據(jù)MCMC理論，通過(guò)使用專用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行MCMC模擬，可解決許多復(fù)雜性問(wèn)題。此外，得益于MCMC理論的運(yùn)用，使得貝葉斯(Bayes)統(tǒng)計(jì)得到了再度復(fù)興，以往被認(rèn)為不可能實(shí)施計(jì)算的統(tǒng)計(jì)方法變得是很輕而易舉了。

什么是Markov chain Monte Carlo

3，什么是馬爾科夫模型詳細(xì)的介紹

1、實(shí)際分析中，往往需要知道經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，市場(chǎng)趨勢(shì)分析對(duì)象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個(gè)能反映變化規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。馬爾科夫市場(chǎng)趨勢(shì)分析模型是利用概率建立一種隨機(jī)型的時(shí)序模型，并用于進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t=k時(shí)刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣， X(k+1)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t=k+1時(shí)刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時(shí)間序列，并且各時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持穩(wěn)定。若時(shí)間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時(shí)刻在變化，不宜用此方法。由于實(shí)際的客觀事物很難長(zhǎng)期保持同一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，故此法一般適用于短期的趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。2、馬爾科夫模型：是用來(lái)預(yù)測(cè)具有等時(shí)間隔（如一年）的時(shí)刻點(diǎn)上各類人員的分布狀況。馬爾科夫模型的基本思想是：找出過(guò)去人事變動(dòng)的規(guī)律，以此來(lái)推測(cè)未來(lái)的人事變動(dòng)趨勢(shì)。馬爾科夫模型：是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)等時(shí)間間隔點(diǎn)上的各類人員分布狀況。此方法的基本思想上根據(jù)過(guò)去人員變動(dòng)的規(guī)律，推測(cè)未來(lái)人員變動(dòng)的趨勢(shì)。步驟如下： ①根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推算各類人員的轉(zhuǎn)移率，遷出轉(zhuǎn)移率的轉(zhuǎn)移矩陣； ②統(tǒng)計(jì)作為初始時(shí)刻點(diǎn)的各類人員分布狀況； ③建立馬爾科夫模型，預(yù)測(cè)未來(lái)各類人員供給狀況。

什么是馬爾科夫模型詳細(xì)的介紹

4，馬爾可夫模型是什么或者在什么書(shū)里能查到相關(guān)介紹注意不是隱馬

1. 馬爾可夫模型簡(jiǎn)介馬爾可夫模型用來(lái)預(yù)測(cè)具有相等間隔時(shí)點(diǎn)的各類人員的人數(shù)。馬爾可夫模型假定：預(yù)測(cè)期間，人員類別劃分是固定的；給定時(shí)期內(nèi)低級(jí)人員向高一級(jí)轉(zhuǎn)移的比率是固定的，這個(gè)比率稱之為轉(zhuǎn)移概率。一旦各類的人數(shù)、轉(zhuǎn)移概率和補(bǔ)充人數(shù)給定，則未來(lái)人力資源分布就可以預(yù)測(cè)。1) 馬爾可夫模型若每年在第一類人中補(bǔ)充80名人員，組織實(shí)際人力資源分布如下表：據(jù)（1）式可預(yù)測(cè)出組織人力資源分布如下表：注：F：補(bǔ)充人數(shù)；S：留下人數(shù)；T：總?cè)藬?shù)馬爾可夫模型本質(zhì)上是一種穩(wěn)態(tài)的隨機(jī)過(guò)程，其基本的假設(shè)是：在給定時(shí)期內(nèi)i類向j類的轉(zhuǎn)移僅與起始階段i類的總?cè)藬?shù)有關(guān)，而與以前的變化無(wú)關(guān)。2) 穩(wěn)態(tài)分布馬爾可夫模型可通過(guò)區(qū)別各類人員來(lái)預(yù)測(cè)人員的分布，人員分布是人員流失、晉級(jí)及補(bǔ)充政策的結(jié)果。當(dāng)補(bǔ)充人數(shù)是定常的，則可算出穩(wěn)態(tài)分布，若補(bǔ)充、晉升和流失都是定常的，則穩(wěn)態(tài)分布就是各類人數(shù)的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)值。穩(wěn)態(tài)分布值提供了長(zhǎng)期人力資源擁有量預(yù)測(cè)與長(zhǎng)期人力資源需求量預(yù)測(cè)比較的可能性。用這種方法可以考查在長(zhǎng)期計(jì)劃中是否可采用中期預(yù)測(cè)的人力資源政策。3) 轉(zhuǎn)移概率的確定確定轉(zhuǎn)移概率是使用馬爾可夫模型的重要步驟，通常是使用歷史數(shù)據(jù)得到估計(jì)值。確定轉(zhuǎn)移概率的另一種可行方法是借用同類組織中類似人力資源管理的轉(zhuǎn)移概率。2. 擴(kuò)展馬爾可夫模型擴(kuò)展馬爾可夫模型主要研究人力資源流失及補(bǔ)充量，若人力資源流失率是穩(wěn)定的，晉級(jí)及補(bǔ)充概率也是穩(wěn)定的組織可運(yùn)用此模型。以具有嚴(yán)格等級(jí)的人力資源系統(tǒng)（如醫(yī)務(wù)、警務(wù)、軍隊(duì)等）為例，這些組織的所有空缺只能從其下一級(jí)晉升，補(bǔ)充通常是補(bǔ)充初級(jí)人員。若總?cè)藬?shù)保持不變，即β= 0時(shí)，計(jì)算方法相同，這里轉(zhuǎn)移概率可以根據(jù)晉升政策調(diào)整。http://www.amteam.org/k/HR/2003-7/468199.html

馬爾可夫鏈，因安德烈·馬爾可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是數(shù)學(xué)中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散時(shí)間隨機(jī)過(guò)程。該過(guò)程中，在給定當(dāng)前知識(shí)或信息的情況下，過(guò)去（即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài)）對(duì)于預(yù)測(cè)將來(lái)（即當(dāng)期以后的未來(lái)狀態(tài)）是無(wú)關(guān)的。馬爾可夫模型介紹 markov model 馬爾可夫模型是一種統(tǒng)計(jì)模型，廣泛應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別，詞性自動(dòng)標(biāo)注，音字轉(zhuǎn)換，概率文法等各個(gè)自然語(yǔ)言處理得應(yīng)用領(lǐng)域。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，尤其是在語(yǔ)音識(shí)別中的成功應(yīng)用，使它成為一種通用的統(tǒng)計(jì)工具。到目前為止，它一直被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)快速精確的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的最成功的方法。復(fù)雜的語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題通過(guò)隱含馬爾可夫模型能非常簡(jiǎn)單地被表述、解決，讓人們不由由衷地感嘆數(shù)學(xué)模型之妙。

5，請(qǐng)問(wèn)誰(shuí)知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝

我想你說(shuō)的應(yīng)該是Hidden Markov Models這是隱馬爾科夫模型用在語(yǔ)音信號(hào)方面的,是為了分析語(yǔ)音信號(hào)而提出的一個(gè)算法模型.在語(yǔ)音信號(hào)處理上用的比較多隱馬爾可夫模型（HMM）是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間序列結(jié)構(gòu)建立統(tǒng)計(jì)模型，可將之看作一個(gè)數(shù)學(xué)上的雙重隨機(jī)過(guò)程：一個(gè)是用具有有限狀態(tài)數(shù)的Markov鏈來(lái)模擬語(yǔ)音信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性變化的隱含的隨機(jī)過(guò)程，另一個(gè)是與Markov鏈的每一個(gè)狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的觀測(cè)序列的隨機(jī)過(guò)程。前者通過(guò)后者表現(xiàn)出來(lái)，但前者的具體參數(shù)是不可測(cè)的。人的言語(yǔ)過(guò)程實(shí)際上就是一個(gè)雙重隨機(jī)過(guò)程，語(yǔ)音信號(hào)本身是一個(gè)可觀測(cè)的時(shí)變序列，是由大腦根據(jù)語(yǔ)法知識(shí)和言語(yǔ)需要(不可觀測(cè)的狀態(tài)) 發(fā)出的音素的參數(shù)流?？梢?jiàn)HMM合理地模仿了這一過(guò)程，很好地描述了語(yǔ)音信號(hào)的整體非平穩(wěn)性和局部平穩(wěn)性,是較為理想的一種語(yǔ)音模型。從整段語(yǔ)音來(lái)看，人類語(yǔ)音是一個(gè)非平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程，但是若把整段語(yǔ)音分割成若干短時(shí)語(yǔ)音信號(hào)，則可認(rèn)為這些短時(shí)語(yǔ)音信號(hào)是平穩(wěn)過(guò)程，我們就可以用線性手段對(duì)這些短時(shí)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析。若對(duì)這些語(yǔ)音信號(hào)建立隱馬爾可夫模型，則可以辯識(shí)具有不同參數(shù)的短時(shí)平穩(wěn)的信號(hào)段，并可以跟蹤它們之間的轉(zhuǎn)化，從而解決了對(duì)語(yǔ)音的發(fā)音速率及聲學(xué)變化建立模型的問(wèn)題。具體的東西在這里也解釋不清的,你還是找書(shū)看吧要搞清這個(gè)你要先去看一下"馬爾科夫鏈"的相關(guān)概念,再來(lái)這個(gè)隱馬爾科夫模型

excel提供了下列函數(shù)：矩陣相乘使用mmult函數(shù)，格式為：mmult（數(shù)組1，數(shù)組2）；計(jì)算逆矩陣使用minverse函數(shù)，格式為：minverse（數(shù)組）；將pi及p輸入工作表，pi選定單元格cl: el，p選定單元格c2: e4。若選定p2的單元格為c6：e6，則在編輯欄輸入公式“=mmult (cl：el，c2：e4)”，按ctrl+ shift+ enter 則得到p：=(0.477，o．364，0.15 9)，于是可以預(yù)測(cè)出2月份普通品、一級(jí)品和特級(jí)品的市場(chǎng) 占有率分別為47.7%、36.4%和15.9%。為了計(jì)算三月份的市場(chǎng)占有率p3，首先要求出p2，選定p2的單元格c8: el0，則在編輯欄輸入公式“=mmult (c2: e4，c2: e4)”，按ctrl+ shift+ enter則得到 0.458 0.0482 0.0345 0.397 0.7794 0.26 0.145 0.1724 0.7055 (3) 迭定p3的單元格為c12: e12，在編輯欄輸入公式“=mmult (cl: el，c8: el0)”，按ctrl + shift+ enter則得到p3=(0.0334，0.460，0.206)，即3月份普通品、一級(jí)品和特級(jí)品的市場(chǎng)占有率分別為3.34%、4.6%和20.6%。依此類推，應(yīng)用該方法可以預(yù)測(cè)第z月份的市場(chǎng)占有率。希望對(duì)你有幫助，不過(guò)專業(yè)的事情還是用專業(yè)的數(shù)學(xué)軟件比較好。

6，什么是馬爾科夫鏈法

一、馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法的涵義單個(gè)生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品在同類商品總額中所占的比率，稱為該廠產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，市場(chǎng)占有率隨產(chǎn)品的質(zhì)量、消費(fèi)者的偏好以及企業(yè)的促銷作用等因素而發(fā)生變化。企業(yè)在對(duì)產(chǎn)品種類與經(jīng)營(yíng)方向做出決策時(shí)，需要預(yù)測(cè)各種商品之間不斷轉(zhuǎn)移的市場(chǎng)占有率。市場(chǎng)占有率的預(yù)測(cè)可采用馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法，也就是運(yùn)用轉(zhuǎn)移概率矩陣對(duì)市場(chǎng)占有率進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析的方法。馬爾科夫是俄國(guó)數(shù)學(xué)家，他在20世紀(jì)初發(fā)現(xiàn)：一個(gè)系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中，第n次結(jié)果只受第n-1的結(jié)果影響，只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，與其他無(wú)關(guān)。比如：研究一個(gè)商店的累計(jì)銷售額，如果現(xiàn)在時(shí)刻的累計(jì)銷售額已知，則未來(lái)某一時(shí)刻的累計(jì)銷售額與現(xiàn)在時(shí)刻以前的任一時(shí)刻的累計(jì)：銷售額都無(wú)關(guān)。，在馬爾科夫分析中，引入狀態(tài)轉(zhuǎn)移這個(gè)概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài)；狀態(tài)轉(zhuǎn)移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉(zhuǎn)穆到另一種狀態(tài)的概率。馬爾科夫分析法的一般步驟為： ①調(diào)查目前的市場(chǎng)占有率情況； ②調(diào)查消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)的變動(dòng)情況； ③建立數(shù)學(xué)模型； ④預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)的占有率。二、馬爾科夫分析模型實(shí)際分析中，往往需要知道經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，市場(chǎng)趨勢(shì)分析對(duì)象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個(gè)能反映變化規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。馬爾科夫市場(chǎng)趨勢(shì)分析模型是利用概率建立一種隨機(jī)型的時(shí)序模型，并用于進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t=k時(shí)刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣， X(k+1)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t=k+1時(shí)刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時(shí)間序列，并且各時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持穩(wěn)定。若時(shí)間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時(shí)刻在變化，不宜用此方法。由于實(shí)際的客觀事物很難長(zhǎng)期保持同一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，故此法一般適用于短期的趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。三、馬爾科夫過(guò)程的穩(wěn)定狀態(tài) 在較長(zhǎng)時(shí)間后，馬爾科夫過(guò)程逐漸處于穩(wěn)定狀態(tài)，且與初始狀態(tài)無(wú)關(guān)。馬爾科夫鏈達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的概率就是穩(wěn)定狀態(tài)概率，也稱穩(wěn)定概率。市場(chǎng)趨勢(shì)分析中，要設(shè)法求解得到市場(chǎng)趨勢(shì)分析對(duì)象的穩(wěn)態(tài)概率，并以此做市場(chǎng)趨勢(shì)分析。在馬爾科夫分析法的基本模型中，當(dāng)X：XP時(shí)，稱X是P的穩(wěn)定概率，即系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)的概率向量，也稱X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。四，馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法的應(yīng)用馬爾科夫分析法，是研究隨機(jī)事件變化趨勢(shì)的一種方法。市場(chǎng)商品供應(yīng)的變化也經(jīng)常受到各種不確定因素的影響而帶有隨機(jī)性，若其具有"無(wú)后效性"，則用馬爾科夫分析法對(duì)其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析五，提高市場(chǎng)占有率的策略預(yù)測(cè)市場(chǎng)占有率是供決策參考的，企業(yè)要根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果采取各種措施爭(zhēng)取顧客。提高市場(chǎng)占有率一般可采取三種策略： (1)設(shè)法保持原有顧客； (2)盡量爭(zhēng)取其他顧客； (3)既要保持原有顧客又要爭(zhēng)取新的顧客。第三種策略是前兩種策略的綜合運(yùn)用，其效果比單獨(dú)使用一種策略要好，但其所需費(fèi)用較高。如果接近于平穩(wěn)狀態(tài)時(shí)，一般不必花費(fèi)競(jìng)爭(zhēng)費(fèi)用。所以既要注意市場(chǎng)平穩(wěn)狀態(tài)的分析，又要注意市場(chǎng)占有率的長(zhǎng)期趨勢(shì)的分析。爭(zhēng)取顧客、提高市場(chǎng)占有率的策略和措施一般有： ①擴(kuò)大宣傳。主要采取廣告方式，通過(guò)大眾媒體向公眾宣傳商品特征和顧客所能得到的利益，激起消費(fèi)者的注意和興趣。 ②擴(kuò)大銷售。除聯(lián)系現(xiàn)有顧客外，積極地尋找潛在顧客，開(kāi)拓市場(chǎng)。如向顧客提供必要的服務(wù)等。 ③改進(jìn)包裝。便于顧客攜帶，增加商品種類、規(guī)格、花色，便于顧客挑選，激發(fā)顧客購(gòu)買(mǎi)興趣。 ④開(kāi)展促銷活動(dòng)。如展銷、分期付款等。 ⑤調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略。根據(jù)市場(chǎng)變化，針對(duì)現(xiàn)有情況調(diào)整銷售策略，如批量?jī)?yōu)待、調(diào)整價(jià)格、市場(chǎng)滲透、提高產(chǎn)品性能、擴(kuò)大產(chǎn)品用途、降低產(chǎn)品成本等，以保持市場(chǎng)占有率和擴(kuò)大市場(chǎng)占有率。馬爾科夫分析模型實(shí)際分析中，往往需要知道經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，市場(chǎng)趨勢(shì)分析對(duì)象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個(gè)能反映變化規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。馬爾科夫市場(chǎng)趨勢(shì)分析模型是利用概率建立一種隨機(jī)型的時(shí)序模型，并用于進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t=k時(shí)刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移矩陣概率， X(k+1)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t=k+1時(shí)刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時(shí)間序列，并且各時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持穩(wěn)定。若時(shí)間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時(shí)刻在變化，不宜用此方法。由于實(shí)際的客觀事物很難長(zhǎng)期保持同一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，故此法一般適用于短期的趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)。請(qǐng)參考，希望對(duì)你有所幫助！

如果一個(gè)過(guò)程的“將來(lái)”僅依賴“現(xiàn)在”而不依賴“過(guò)去”，則此過(guò)程具有馬爾可夫性,或稱此過(guò)程為馬爾可夫過(guò)程 nx(t+1) = f( x(t) ) 時(shí)間和狀態(tài)都離散的馬爾科夫過(guò)程稱為馬爾科夫鏈記作{xn = x(n), n = 0,1,2,…} –在時(shí)間集t1 = {0,1,2,…}上對(duì)離散狀態(tài)的過(guò)程相繼觀察的結(jié)果鏈的狀態(tài)空間記做i = {a1, a2,…}, ai∈r. 條件概率pij ( m ,m+n)=p{xm+n = aj|xm = ai} 為馬氏鏈在時(shí)刻m處于狀態(tài)ai條件下，在時(shí)刻m+n轉(zhuǎn)移到狀態(tài)aj的轉(zhuǎn)移概率。由于鏈在時(shí)刻m從任何一個(gè)狀態(tài)ai出發(fā)，到另一時(shí)刻m+n，必然轉(zhuǎn)移到a1，a2…，諸狀態(tài)中的某一個(gè)，所以有當(dāng)pij(m,m+n)與m無(wú)關(guān)時(shí)，稱馬爾科夫鏈為齊次馬爾科夫鏈，通常說(shuō)的馬爾科夫鏈都是指齊次馬爾科夫鏈。馬鏈的要義就是：如果你想展望未來(lái)那么你應(yīng)立足今日，忘記昨天。驗(yàn)證是不是馬氏鏈，應(yīng)該驗(yàn)證是否具有馬氏性。所謂馬氏性，就是明日只與今日有關(guān)，與前日并無(wú)直接的關(guān)系。只要驗(yàn)證明日至于今日有關(guān)就行了。立足今日，不能忘記昨天，而是完全記住昨天。未來(lái)的成就依賴與以往的歷史造就的現(xiàn)在的你。馬爾可夫鏈應(yīng)用什么是markov鏈？馬爾可夫鏈，因安德烈·馬爾可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是數(shù)學(xué)中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散時(shí)間隨機(jī)過(guò)程。該過(guò)程中，在給定當(dāng)前知識(shí)或信息的情況下，過(guò)去（即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài)）對(duì)于預(yù)測(cè)將來(lái)（即當(dāng)期以后的未來(lái)狀態(tài)）是無(wú)關(guān)的。馬爾可夫鏈?zhǔn)请S機(jī)變量x_1,x_2,x_3...的一個(gè)數(shù)列。這些變量的范圍，即他們所有可能取值的集合，被稱為“狀態(tài)空間”，而x_n的值則是在時(shí)間n的狀態(tài)。如果x_{n+1}對(duì)于過(guò)去狀態(tài)的條件概率分布僅是x_n的一個(gè)函數(shù)，則 p(x_{n+1}=x|x_0, x_1, x_2, \ldots, x_n) = p(x_{n+1}=x|x_n). \, 這里x為過(guò)程中的某個(gè)狀態(tài)。上面這個(gè)恒等式可以被看作是馬爾可夫性質(zhì)。馬爾可夫在1906年首先做出了這類過(guò)程。而將此一般化到可數(shù)無(wú)限狀態(tài)空間是由柯?tīng)柲宸蛟?936年給出的。馬爾可夫鏈與布朗運(yùn)動(dòng)以及遍歷假說(shuō)這兩個(gè)二十世紀(jì)初期物理學(xué)重要課題是相聯(lián)系的，但馬爾可夫?qū)で蟮乃坪醪粌H于數(shù)學(xué)動(dòng)機(jī)，名義上是對(duì)于縱屬事件大數(shù)法則的擴(kuò)張。

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馬爾科夫模型，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

本文目錄一覽

1，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

2，什么是Markov chain Monte Carlo

3，什么是馬爾科夫模型詳細(xì)的介紹

4，馬爾可夫模型是什么或者在什么書(shū)里能查到相關(guān)介紹注意不是隱馬

5，請(qǐng)問(wèn)誰(shuí)知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝

6，什么是馬爾科夫鏈法

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馬爾科夫模型，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

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1，馬爾可夫模型的模型簡(jiǎn)介

2，什么是Markov chain Monte Carlo

3，什么是馬爾科夫模型詳細(xì)的介紹

4，馬爾可夫模型是什么或者在什么書(shū)里能查到相關(guān)介紹注意不是隱馬

5，請(qǐng)問(wèn)誰(shuí)知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝

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3，什么是馬爾科夫模型詳細(xì)的介紹

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