第三章 马尔科夫过程马尔科夫(Markov)过程是无后效性的随机过程它在近代物理生物学管理科学信息与计算科学等领域都有重要应用本章主要介绍马尔科夫过程的定义转移概率及其关系转移概率的极限性态并着重讨论马尔科夫链以及两种特殊的马尔科夫过程---泊松过程和维纳过程§ 马尔科夫过程及其转移概率分布一马尔科夫过程概念在自然界中有一类随机过程具有所谓的无后效性:当过程在时刻所处状态为已知时过程在时刻所处状态
马尔科夫过程马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程设X(t)是一随机过程当过程在时刻t0所处的状态为已知时时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关这个特性成为无后效性无后效的随机过程称为马尔科夫过程马尔科夫过程中的时间和状态既可以是连续的又可以是离散的我们称时间离散状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链马尔科夫链中各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概
1时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链1例:仓储系统维修点有一仓库存储某配件以备维修时使用该配件每周的消耗量为独立同分布的随机变量其概率分布为:Chapman-Kolmogorov方程16设马尔可夫链的状态空间I={123456789}状态间的概率转移图如下图24含义:当i常返时返回i的次数为无限多次当i非常返时返回的次数只能是有限多次例:无限制随机游动为不可约马尔可夫链各状态周期为2当p
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 马尔可夫过程 独立 增量过程及独立随机过程第七章 2010-12-25 1 马尔可夫过程是一种重要的随机过程它具有如下特性:当随机过程在时刻ti所处的状态已知时过程在时刻t(t>ti)所处的状态仅与过程在ti时刻的状态有关而与过程在ti时刻以前所处的状态无关此特性称为随
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级研究生专业必修课自然语言处理 2007年秋季Copyrights 2007. HIT. All Rights Reserved哈尔滨工业大学计算机学院语言技术中心哈工大-雅虎中国联合实验室单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级研究生专业必修课自然语言处理 2007年秋季Copyright
第四章 马尔可夫链p11 p12 … p1n …p21 p22 … p2n …… … … … …pi1 pi2 … pin …… … … … …4马尔可夫链的概念及转移概率 p01为:在系统内没有顾客的条件下经Δt后有一顾客进入系统的概率 p01=q. p10为:系统内恰有一顾客正在接受服务的条件下经Δt后系统内无人进入的概率 它等于在Δt间隔内顾客
马尔科夫预测法一马尔科夫转移矩阵法的涵义 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率称为该厂产品的市场占有率在激烈的竞争中市场占有率随产品的质量消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化企业在对产品种类与经营方向做出决策时需要预测各种商品之间不断转移的市场占有 率 市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵
在一般及常用的统计中彼此相互「独立」大概是最有用的一个观念用简单的术语来说互相「独立」就是彼此毫不相干一点牵涉都没有好比说:大黄在台北早上不是吃海鲜和老马在基隆晚上是不是吃海鲜是两件互相独立的事件互相独立的概念之所以有用最重要的原因之一就是因为它简单几乎任何人都很容易明白但我们今天要谈的马可夫链可就不是这样了马可夫链是要讨论不是互相独立的一些事件以大黄和老马吃海鲜的例子来说如果大黄和老马是住
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