马尔科夫链(Markov chain)5分钟简单入门,动态故障树

• 数学表达
  • 条件一 …… 概率向量(状态向量)
  • 条件二 …… 转移概率矩阵
• 例子
• 附录
  • 1. 马尔科夫假设的概率理解
  • 2. 参考

数学表达

详细的数学表达还是建议看这里 
马克科夫链是一个随机系统，必须满足两个条件：

• 系统任意时刻可以用有限个可能状态之一来描述
• 系统无后效性，即某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响 
  无后效性(附录有详细描述)

 

2. 参考

1. 线性代数 高等教育出报社
2. 微信公众号：红猴子
3. introduction to Markov chain by Waiyin Wong
4. （一）：细说贝叶斯滤波：Bayes filters

 https://blog.youkuaiyun.com/renhaofan/article/details/82186858#%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E4%BA%8C-%E8%BD%AC%E7%A7%BB%E6%A6%82%E7%8E%87%E7%9F%A9%E9%98%B5

https://www.cnblogs.com/jason-wyf/p/6212626.html