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馬爾科夫過程

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  馬爾科夫過程(MarKov Process)是一個典型的隨機過程。設X(t)是一隨機過程,當過程在時刻t0所處的狀態為已知時,時刻t(t>t0)所處的狀態與過程在t0時刻之前的狀態無關,這個特性成為無後效性。無後效的隨機過程稱為馬爾科夫過程。馬爾科夫過程中的時同和狀態既可以是連續的,又可以是離散的。我們稱時間離散、狀態離散的馬爾科夫過程為馬爾科夫鏈。馬爾科夫鏈中,各個時刻的狀態的轉變由一個狀態轉移的概率矩陣控制
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