Markov chain的基本知识

最新推荐文章于 2025-06-06 09:58:22 发布
最新推荐文章于 2025-06-06 09:58:22 发布
阅读量1.0k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haoxiaodao/article/details/40985271
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        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

        





马尔可夫链（Markov chain）
大西瓜不甜的博客
06-20 8713
马尔可夫链（Markov chain）是数学建模和机器学习常用的工具（据说尤其在NLP中，我目前尚不了解很多，但之前曾看过一篇用简单的马尔可夫链实现一个鸡汤生成器的博文，有兴趣的朋友可以看看）。这篇文章将对它做一个简单的介绍。 以下内容为本人在参考了一些资料后的原创，因此版权属于本人。欢迎转载，但请标明原作者和原链接。 由于内容比较繁多，我将在未来一段时间内完成这篇文章。 另注：根据作者测试，本文在移动端存在一个问题：公式无法显示完全。 解决办法是点击公式，使其出现选择框；长按至出现选项；选择Math
马尔可夫链(Markov Chain)是什么？通俗易懂
梁浩的博客
03-07 2万+
马尔可夫链(Markov Chain) 马尔可夫链经常出现在机器学习的概念中，因为生活中很多情况都可以用马尔可夫链建模，我们先给出数学化的定义，然后再举个生活化的例子与数学公式相对应，就可以理解马尔可夫链了。 ps:可以先看生活化的例子，再去看数学公式，更容易理解 数学定义 马尔可夫链是一组离散随机变量的集合。具体地，给定随机变量集合 X={Xn:n>0}X=\{X_n: n>0\}X={Xn​:n>0}，若随机变量的取值都在可数集内 X=si,si∈sX=s_{i}, s_{i} \
Markov chain马尔科夫链
I‘m Frank Lee
12-18 449
在机器学习算法中，马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。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：Андрей Андреевич Марков）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“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前...
马氏链（Markov Chain Model）模型知识详解（1）
最新发布
qq_36812406的博客
06-06 1404
未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。PXn1x∣XnxnXn−1xn−1X0x0PXn1x∣XnxnPXn1​x∣Xn​xn​Xn−1​xn−1​...X0​x0​PXn1​x∣Xn​xn​其中，XnX_nXn​是在时间nnn的状态。
马尔可夫链 (Markov Chains)
热门推荐
连理o的博客
10-24 4万+
目录马尔可夫链马尔可夫链的基本定义离散状态马尔可夫链 (Finite-State Markov Chains)转移概率矩阵状态分布平稳分布 (steady-state vector / equilibrium vector)平稳分布的定义平稳分布的存在性如何找到平稳分布？连续状态马尔可夫链马尔可夫链的简单应用语言模型马尔可夫链的性质不可约非周期正常返遍历定理可逆马尔可夫链参考文献 马尔可夫链 马尔可夫链的基本定义 时间齐次的马尔可夫链 (time homogenous Markov chain): 转移
马尔可夫链
这是一个博客
03-25 4269
简单写一些自己对马尔科夫链的理解
马尔科夫链（Markov Chain）
大龄小白爱折腾的博客
10-27 9143
马尔科夫链原理简介
Markov Chain（bate）
jason的专栏
04-11 1653
定义：由连续的随机移动组成的路径，在数学上称为随机游走。马尔可夫链是随机游走中比较有代表性的一种。它是一个具有马尔科夫特性的随机过程，也就是说，无记忆性，即下一步移动只和当前状态有关，和历史状态或者移动无关。 每个移动又被称之为转移。所有状态组成状态空间。 不可约：一个马尔可夫链如果是一个单独的通信类，或者说从任何状态都有可能到达另一个状态，那么称该马尔可夫链为不可约的。 周期性：k=gcd{n>0
Markov Chains
Lyn_S的博客
11-24 842
Basics Def 1: Stochastic process 随机过程 一个随机过程 X={X(t):t∈T}\bm{X}=\{X(t):t\in \bm{T}\}X={X(t):t∈T} 是一个随机过程的集合。ttt 可以是连续的也可以是离散的。如果 T\bm{T}T 是 countably infinite, 我们可以把 X\bm{X}X 称为一个离散时间序列，这时候我们可以取 t=0,1,2,3,...t=0,1,2,3,...t=0,1,2,3,.... Reamrk: 随机过程就是一堆随机变量
Markov chain 整理
tengchengtu4139的博客
05-03 673
。
Markov Chain
碧海倾心
04-03 576
http://www.52nlp.cn/lda-math-mcmc-%E5%92%8C-gibbs-sampling1 Java： void markovConverge() {         double x[][] = new double[][] { { 0.6500, 0.2800, 0.0700 }, { 0.1500, 0.6700, 0.1800 },
马尔科夫链
weixin_45894377的博客
12-30 1472
状态空间（State Space）：马尔科夫链的所有可能状态的集合，通常用 S={s1,s2,…,sn}S = \{s_1, s_2, \dots, s_n\} 表示，状态空间可以是有限的，也可以是无限的。状态空间的大小决定了转移概率矩阵的维度。转移概率（Transition Probability）：转移概率描述了系统从一个状态转移到另一个状态的概率。其中，XnX_n 表示马尔科夫链在时刻 nn 的状态，PijP_{ij} 是从 sis_i 转移到 sjs_j 的概率。
【基础模型】马尔可夫链 (Markov Chains, MC) 详细理解并附实现代码。
985小水博的摸鱼日常
09-29 2449
马尔可夫链 (Markov Chains, MC)学习笔记！
Markov Chain马尔可夫链
附子Jun的博客
12-11 1039
Markov Chain马尔可夫链 简介 百度百科中给的定义是 ：马尔可夫链是一组具有马尔可夫性质的离散随机变量的集合。 或者说，是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。那么问题又来了，马尔可夫性质是啥？？？ 数学上，如果X(t),t>0为一个随机过程，则马尔可夫性质就是指 ...
马尔可夫链的历史与发展
AI天才研究院
01-04 2170
1.背景介绍 马尔可夫链(Markov Chain)是一种概率模型，用于描述一个随机过程中的状态转移。它的主要特点是：状态之间的转移是随机的，而且只依赖于当前状态，不依赖于之前的状态。这种特点使得马尔可夫链在许多领域得到了广泛应用，如统计学、经济学、人工智能、计算机科学等。 马尔可夫链的历史可以追溯到19世纪的俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫(Andrey Markov)。他在1906年的一篇论文...
马尔可夫链（Markov Chain）
qq_51011530的博客
02-01 2645
马尔可夫链是一个由状态（state）组成的序列，状态之间的转移依赖于当前状态，但不依赖于之前的状态历史。换句话说，当前状态的信息足以决定下一个状态的分布，这就是所谓的马尔可夫性（Markov property）。Pqi∣qi−1qi−2q1Pqi∣qi−1Pqi​∣qi−1​qi−2​q1​Pqi​∣qi−1​这种假设称为一阶马尔可夫假设（First-order Markov assumption）
【随机过程】Markov Chain的定义及发展历程与实际应用
qq_49657150的博客
04-20 3277
本模块书写的初衷：由于在学习张波张景肖等学者所著的《应用随机过程》存在着不甚了解的知识点，经过个人查找资料并整理、分享，希望能够为有同样疑惑的读者贡献绵薄之力，同时如果个人编写内容有错误，恳请读者指正。本文为对《应用随机过程》第42页中Markov Chain基本概念的补充。1.Markov Chain的定义俄国数学家 Andrey Andreyevich Markov 研究并提出一个用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型，被命名为马尔科夫链（Markov Chain）。
handbook of markov chain monte carlo
07-30
马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）手册是一本介绍MCMC方法的重要工具书。该手册系统地总结了MCMC领域的理论基础、方法原理和应用案例，对于学习和研究MCMC方法非常有帮助。 MCMC方法是一种利用马尔可夫链进行抽样的统计模拟方法。它的核心思想是通过构建一条马尔可夫链，使得马尔可夫链的平稳分布与我们所关注的目标分布一致，从而可以从该马尔可夫链中抽取样本来近似地求解目标分布的特征。 MCMC手册的内容包括马尔可夫链的基本定义和性质，蒙特卡洛方法的概述，以及几种常见的MCMC算法，如Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样算法等。手册还介绍了MCMC方法在各个领域的应用，比如贝叶斯统计、机器学习、物理学等。 通过学习MCMC手册，我们可以深入理解MCMC方法的原理和数学基础，掌握如何构建马尔可夫链以及如何利用MCMC方法进行参数估计和模型推断。此外，手册还提供了丰富的应用案例，使我们不仅能够了解MCMC方法的理论知识，还能够在实际问题中应用MCMC方法进行数据分析和建模。 总之，MCMC手册是一本权威的参考书，为研究者和学习者提供了深入了解和应用MCMC方法的全面指南。它的出版对于推动MCMC方法的发展和应用具有重要意义，对于促进统计学和计算机科学的交叉发展也起到了积极作用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值