Markov chain的基本知识

本文深入探讨了离散马尔科夫链作为随机过程数学模型的核心概念及其广泛的应用场景,包括分子布朗运动、进化论、谣言传播等。未来状态仅依赖于当前状态的特性,使得其在市场预测、密码加密等领域发挥关键作用。

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        Markov chain(离散)的基本知识

        1.属于随机过程数学模型一种;
        2.这种数学模型在我们身边无处不在:分子布朗运动、进化论、谣言传播、传染病传播、市场预测、密码加密和破译、信息理论。 
     


        important:未来下一个状态只由当前状态决定

        





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