2018-3-23Markov 链（笔记一）定义

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本文通过百度文库中的PPT资料介绍了马尔可夫链的基础概念，旨在帮助读者理解这一概率论中的重要模型。文章适合那些初次接触马尔可夫链但缺乏相关背景知识的读者。

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最近看论文的时候总是会接触到Markov 链自己之前没有学习过相关的知识，本文是通过百度文库中的一份PPT进行理解。

事先声明：自己目前的理解，有不对可以指正

PPT来源：

【图文】第六章 马尔科夫链_百度文库

https://wenku.baidu.com/view/18c05cc389eb172ded63b7ea.html?sxts=1521768727755


不太理解？？








马尔可夫链 （Markov Chain）是什么鬼 - 优快云博客

https://blog.youkuaiyun.com/carmencsdsndsiw9e3f/article/details/70236685


机器学习笔记 - 什么是马尔可夫链？
学以致用 知行合一
05-08 5606
以Andrey Markov命名的马尔可夫链是从一个“状态”（一种情况或一组值）跳到另一个“状态”的数学系统。 马尔可夫链是一种简单且非常有用的工具，用于对时间相关、空间相关的随机过程进行建模。金融（股票价格变动）、销售（销售数量信息）、NLP 算法（有限状态传感器、用于POS 标记的隐马尔可夫模型）、天气预报等许多领域都使用马尔可夫链轻松准确地进行预测。 马尔可夫链代表了一类随机过程，其中未来不依赖于过去，而是依赖于现在。如果随机过程由处理未来的马尔可夫性质组成，则可以
文献学习(part12)--GMNN: Graph Markov Neural Networks
小山羊的学习日志
11-30 460
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录GMNN: Graph Markov Neural NetworksAbstractIntroduction相关著作统计关系学习基于图的半监督分类图形神经网络GNN的概率几何推理问题定义和初步问题定义 GMNN: Graph Markov Neural Networks Abstract 本文研究关系数据中的半监督对象分类，这是关系数据建模中的一个基本问题。在统计关系学习(例如关系马尔可夫网络)和图形神经网络(例如图形卷积网络)的文献中已经广泛研究了该问题。 统计关
数学建模入门-python实现简单的马尔可夫链
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04-14 6422
文章目录转移概率题目代码结果转移矩阵题目代码结果简单应用题目代码结果 转移概率 题目 这道例题主要展示转移概率的计算 代码 这里需要用自己封装的count方法，字符串自带的count方法无法识别111为两个11 def str_count(str, sub): count = 0 for i in range(0, len(str) - 1): if str[i:...
读书笔记：Markov链的状态分类之周期性
hnjzsyjyj的专栏
03-24 7236
（状态 iii 的周期） ⨀\bigodot⨀ 设 iii 为 MarkovMarkovMarkov 链的一个状态，使 Pii(n)>0P_{ii}^{(n)} \gt 0Pii(n)​>0 的所有正整数 n(n≥1)n(n \geq 1)n(n≥1) 的最大公约数，称作是状态 iii 的周期，记作 d(i)d(i)d(i)。 ⨀\bigodot⨀ 如果对所有 n≥1n \geq 1n≥1，都有 Pii(n)=0P_{ii}^{(n)}=0Pii(n)​=0，则约定周期为 ∞\infty∞。 ⨀
Markov test笔记
weixin_39875181的博客
12-28 952
来源于数学之美第五章：到了 19 世纪，概率论的发展从相对静止的随机变量的研究发展到随机变量的时间序列s1​s2​s3​，即随机过程（动态的）。这在哲学的意义上，是人类认识的一个飞跃。但是，随机过程比随机变量复杂得多。在任意时刻t，对应的状态为st​都是随机的。举一个简单的例子，可以把s1​s2​s3​当作每天的最高气温，每天的最高气温可能和周围的状态有关，还和以前的最高气温有关，这样的随机过程就有两个维度的不确定。
ICPR-2018-OCR笔记
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2018年第24届国际模式识别大会International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 在北京国家会议中心召开，会议从8月20日到24日持续1周时间。 有阿里的读光平台的介绍，周志华的的deep forest，以及业内大佬。还可以与作者面对面交流post，感觉提升很大。 官网：http://www.icpr2018.org/   论文...
MCMC学习笔记-马尔科夫链概述
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11-16 807
假某一时刻的状态转移的概率只与它本身前一个状态有关，与前前一个、前前前一个状态都无关，用途：这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在时间序列模型中可以得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN、隐式马尔科夫模型HMM、MCMC....精确的数学定义：假设序列状态是，那么在时刻的状态的条件概率仅仅依赖于前一个时刻，即：既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要求出系统任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就确定下来了。
笔记-Itô型随机Markov跳变系统相关的稳定性理论
虽身在果壳之中，仍自以为无限宇宙之王
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Itô型随机Markov跳变系统相关的稳定性理论 定义1： 对于一个正定函数V(x(t),ηt,t)V(x(t), \eta_t, t)V(x(t),ηt​,t)，其Markovian无穷小算子 L\mathcal{L}L 定义为： LV(x(t),ηt,t)=lim⁡Δ→01Δ[E{V(x(t),ηt,t)∣x(t−),ηt−,t−}−V(x(t−),ηt−,t−)](2) \mathcal{L} V(x(t), \eta_t, t) = \lim_{\Delta \rightarrow 0} \frac
强化学习笔记-3【贝尔曼公式】
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【随机过程】Markov链中的常返性
qq_49657150的博客
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第四章 常返性的思考目录前言一.状态的分类1.状态的分类2.课本中的例题二、对常返态的思考前言我们根据课本中的定义4.8对常返性进行归纳整理得到如下图：我们有以下疑问，对于课本中的可以得出“常返性是一个等价关系”吗?首先了解类性质定义，根据《数学辞海》:即在Markov链中，如果某状态类中状态具有常返性，那么则在这某状态类中的状态也具有常返性。但是在数学中，等价关系(英语:Equivalence relation)是具有自反性，对称性，传递性的二元关系。总的来说，当我们说常返性是一个类性质时，我们是在指代
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3. **迭代过程**：根据马尔科夫链的转移规则，提出一个新的状态。如果新状态被接受，则移动到新状态；如果被拒绝，则保持在当前状态。这个过程反复进行，直到链达到平稳状态。 4. **采样分析**：在马尔科夫链达到...
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05-14
在这个项目中，每个笔记本都对应了书中的一个或多个章节，通过Python代码展示了强化学习的核心概念，如马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）、价值函数、策略搜索以及Q学习等。 首先，MDP是强化学习的...
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title: 应用随机过程笔记（三）：Markov链 date: 2020-01-20 20:09:39 tags: 应用随机过程 数学 categories: 数学 mathjax: true Markov性 直观的说，Markov性的意思就是，未来事件的状态至于当前状态有关，与过去状态无关。 更一般的定义： ∀k≥1,∀n0<n1<…<nk+1,∀i0,i1,…ik...
基于Matlab的500kV LCC-HVDC直流输电仿真模型及其十二脉波晶闸管换流阀控制策略
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在Matlab中构建500kV LCC-HVDC直流输电仿真模型的方法和技术细节。该模型采用了十二脉波晶闸管换流阀，并分别在整流侧和逆变侧应用了直流电流PI控制和直流电压PI控制策略。通过仿真实验，验证了该模型的有效性，实现了2500A直流电流和500kV直流电压的稳定输出，同时获得了高质量的多脉波波形。文章还简要概述了Matlab代码的实现步骤，强调了PI控制器在电力电子系统中的重要作用。 适合人群：从事电力系统仿真、直流输电技术研发的专业人士，以及对电力电子控制系统感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握高压直流输电系统建模方法的研究人员和技术人员，旨在帮助他们更好地理解LCC-HVDC技术的工作原理和控制策略。 其他说明：文中提到的具体代码实现未完全展示，但提供了详细的实现思路和关键点，有助于读者自行实现或改进相关模型。
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08-23
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规则引擎core，包括规则对象，执行器，执行容器，逻辑元模型
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08-23
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虚拟电厂微网中碳捕集电厂综合能源系统的多时间尺度低碳经济调度MATLAB建模与实现 - 多时间尺度调度 v1.5
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基于MATLAB实现的虚拟电厂微网中碳捕集电厂综合能源系统的多时间尺度低碳经济调度模型。首先，在源侧引入了碳捕集电厂的解决方案，通过增加烟气旁路系统和溶液存储器来提升灵活性，并与风电进行协调配合。其次，在负荷侧利用价格型和激励型两种需求响应机制，分别针对日前和实时调度进行优化配置。最后，构建了一个日前-日内两阶段的低碳经济调度模型，实现了对系统负荷及分配计划的有效优化。文中还提供了具体的MATLAB代码片段以及遇到的问题解决办法，如碳捕集动态约束导致的整数变量爆炸和热负荷波动引起的CHP机组反复启停等问题。 适用人群：从事电力系统研究、智能电网开发的技术人员，尤其是关注低碳技术和MATLAB仿真的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和应用多时间尺度调度模型的研究项目，旨在降低碳排放并提高清洁能源利用率的同时保持较低的需求响应成本。 其他说明：该模型不仅考虑了经济效益，还特别强调了环境效益，即减少碳排放。同时，文中提到的一些具体参数（如碳价系数）是经过多次实验得出的最佳值，对于实际工程应用具有重要指导意义。此外，作者还提出了未来可能的研究方向，例如将溶液存储器改为氢储能等创新思路。
AI 和数据科学职位数据集（14列，735条记录）CSV+JSON
08-23
探索 2025 年从实时职位中收集的 700+ 个 AI 和数据科学职位。 positionName 职位名称（例如，数据科学家、人工智能实习生） company 提供工作的公司 rating 雇主评级（如果有） location 工作地点（例如班加罗尔、偏远地区） description 从职位页面抓取的原始职位描述文本 salary 预计工资范围（如果有） jobType 全职、实习、兼职、远程等。 postedAt 投寄日期或相对投寄时间（例如「3天前」） externalApplyLink 对外申请的直接链接 searchInput 抓取过程中使用的元数据（例如，职位：数据科学家，国家/地区：印度）
随机过程考试重点：条件期望、矩母函数与Markov链解析
遍历性是Markov链的一个重要属性，它表明在长时间运行后，系统会达到一个稳定的分布，即平稳分布。 最后，随机过程的平稳性和遍历性是两个关键概念。平稳性意味着随机过程的统计特性（如均值和方差）不随时间的平移...
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