馬爾可夫時(Markov time)一類隨機時刻.但有些著作在同時使用馬爾可夫時和停時兩詞的時候，對停時還要求它取有窮值的機率等於1.
基本介紹
- 中文名：馬爾可夫時
- 外文名：Markov time
馬爾可夫時(Markov time)一類隨機時刻.但有些著作在同時使用馬爾可夫時和停時兩詞的時候，對停時還要求它取有窮值的機率等於1.
馬爾可夫時(Markov time)一類隨機時刻.但有些著作在同時使用馬爾可夫時和停時兩詞的時候，對停時還要求它取有窮值的機率等於1....
馬爾可夫過程（Markov process）是一類隨機過程。它的原始模型馬爾可夫鏈，由俄國數學家A.A.馬爾可夫於1907年提出。馬爾可夫過程是研究離散事件動態系統狀態空間的重要方法，它的數學基礎是隨機過程理論。概念 1.馬爾可夫性：設 為一隨機過程，E 為其狀態空間，若對任意的 ，任意的 ，隨機變數 X(t)在已知變數 ...
馬爾可夫性質（英語：Markov property）是機率論中的一個概念，因為俄國數學家安德雷·馬爾可夫得名。簡介 當一個隨機過程在給定現在狀態及所有過去狀態情況下，其未來狀態的條件機率分布僅依賴於當前狀態；換句話說，在給定現在狀態時，它與過去狀態（即該過程的歷史路徑）是條件獨立的，那么此隨機過程即具有馬爾可夫性質。
馬爾可夫模型（Markov Model）是一種統計模型，廣泛套用在語音識別，詞性自動標註，音字轉換，機率文法等各個自然語言處理等套用領域。經過長期發展，尤其是在語音識別中的成功套用，使它成為一種通用的統計工具。模型簡介 它一直被認為是實現快速精確的語音識別系統的最成功的方法。複雜的語音識別問題通過隱馬爾可夫模型能...
馬爾可夫分析法（markov analysis）又稱為馬爾可夫轉移矩陣法，是指在馬爾可夫過程的假設前提下，通過分析隨機變數的現時變化情況來預測這些變數未來變化情況的一種預測方法。發展背景 馬爾可夫分析起源於俄國數學家安德烈·馬爾可夫對成鏈的試驗序列的研究。1907年馬爾可夫發現某些隨機事件的第N次試驗結果常決定於它的前一次（...
馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process, MDP）是序貫決策（sequential decision）的數學模型，用於在系統狀態具有馬爾可夫性質的環境中模擬智慧型體可實現的隨機性策略與回報。MDP的得名來自於俄國數學家安德雷·馬爾可夫（Андрей Андреевич Марков），以紀念其為馬爾可夫鏈所做的研究。MDP...
純間斷馬夫可夫過程是一種數學過程。純間斷馬爾可夫過程(purely discontinuousM arkov process)亦稱馬爾可夫跳躍過程一類特殊的馬爾可夫過程.其特徵是當過程進人任意一個狀態後必在這狀態逗留一段大於零的時間，然後跳躍地轉移到另一個新狀態.這類過程的轉移機率具有以下性質:當X(t)=x時，系統在區間((t,t+at)中以...
馬爾可夫決策法是指用馬爾可夫轉移矩陣進行決策的方法，屬於機率型決策技術。馬爾可夫決策法的基本原理是：決策者在近期內不能確知某一自然狀態出現的機率，但知道各自然狀態之間機率分布變化即轉移矩陣時，可以根據轉移矩陣求出未來環境各自然狀態出現的穩定機率，再利用期望值決策法或確定型決策技術選取最佳方案。其決策...
馬爾可夫模型是由 Andrei A Markov於1913年提出來的，作為一種統計模型，廣泛套用 在語音識別，詞性自動標註，音字轉換，機率文法等各個自然語言處理等套用領域。馬爾可夫模型狀態是指馬爾可夫模型中有關狀態即當前狀態，將來狀態和過去狀態。狀態之間是相互獨立的。簡介 馬爾可夫模型狀態是指馬爾可夫性質的隨機變數序列 的...
高斯—馬爾可夫定理（Gauss–Markov theory）是指在給定經典線性回歸的假定下，最小二乘估計量是具有最小方差的線性無偏估計量的這一定理。前提假設 高斯-馬爾可夫定理總共分為對OLS（Ordinary least square）普通線性方程有5個假設。1.Assumption MLR.1（linear in parameters）: 假設一要求所有的母集團參數（population...
在機率和統計學中，馬爾可夫更新過程是一個概括馬爾可夫跳躍過程概念的隨機過程。 其他隨機過程如馬可夫鏈，泊松過程和更新過程可以作為MRP（馬爾可夫更新過程）的特殊情況得出。簡介 在機率和統計學中，馬爾可夫更新過程是一個概括馬爾可夫跳躍過程概念的隨機過程。 其他隨機過程如馬可夫鏈，泊松過程和更新過程可以作為MRP（...
馬爾可夫鏈（Markov Chain, MC）是機率論和數理統計中具有馬爾可夫性質（Markov property）且存在於離散的指數集（index set）和狀態空間（state space）內的隨機過程（stochastic process）。適用於連續指數集的馬爾可夫鏈被稱為馬爾可夫過程（Markov process），但有時也被視為馬爾可夫鏈的子集，即連續時間馬爾可夫鏈...
馬爾可夫大數定律（Markov law of large num-tiers）是一種弱大數定律。若隨機變數序列{n}滿足馬爾可夫條件1_、合，、nzU}k=7;‘)~。，則對任意。>O，皆有lime}}n一Ec}n> I)E} _。這時稱傳n}服從馬爾可夫大數定律。馬爾可夫(M2,pKOB } A. A.)認真研究了切比雪夫大數定律，並利用切比雪夫不等式給...
這裡x為過程中的某個狀態。上面這個恆等式可以被看作是馬爾可夫性質 性質 可還原性 馬爾可夫鏈是由一個條件分布來表示的 這被稱為是隨機過程中的“轉移機率”。這有時也被稱作是“一步轉移機率”。二、三，以及更多步的轉移機率可以導自一步轉移機率和馬爾可夫性質：同樣，這些式子可以通過乘以轉移機率並求k −...
在機率論中，馬爾可夫不等式給出了隨機變數的函式大於等於某正數的機率的上界。雖然它以俄國數學家安德雷·馬爾可夫命名，但該不等式曾出現在一些更早的文獻中，其中包括馬爾可夫的老師--巴夫尼提·列波維奇·切比雪夫。簡介 馬爾可夫不等式把機率關聯到數學期望，給出了隨機變數的累積分布函式一個寬泛但仍有用的界。設X...
m階馬爾可夫序列(m-order Markov sequence )亦稱m階(離散時間)馬爾可夫過程.m階馬爾可夫序列(m-order Markov sequence )亦稱m階(離散時間)馬爾可夫過程.一類具有推廣了的馬爾可夫性的隨機序列.設m0是某一整數，如果對任意整數n(異m)和任意狀態ZZ1Z一 1J，有 則稱隨機變數序列{X (n),n＞0}為。階馬爾可夫序列...
馬爾可夫隨機場（Markov Random Field），也有人翻譯為馬爾科夫隨機場，馬爾可夫隨機場是建立在馬爾可夫模型和貝葉斯理論基礎之上的，它包含兩層意思：一是什麼是馬爾可夫，二是什麼是隨機場。介紹 隨機過程 在當代科學與社會的廣闊天地里，人們都可以看到一種叫作隨機過程的數學模型：從銀河亮度的起伏到星系空間的物質分布...
設{Xₜ(w)，t∈T}是一個馬爾可夫過程，如果T={0，1，2，…}，且其狀態空間是有限集合或可列集合，則稱此過程 為馬爾可夫鏈。按狀態空間所含狀態的情況， 又分為可列(狀態的)馬爾可夫鏈和有限(狀 態的)馬爾可夫鏈。馬爾可夫鏈是最簡單的馬爾可夫過程。馬爾可夫鏈的狀態，可以指在物理化學 中一原子...
高斯馬爾科夫定理是指在給定經典線性回歸模型的假定下，最小二乘估計量，在無偏線性估計一類中，有最小方差，就是說，它們是BLUE(best linear unbiased estimator)。簡介 在統計學中，高斯-馬爾可夫定理(Gauss-Markov Theorem)陳述的是：線上性回歸模型中，如果誤差滿足零均值、同方差且互不相關，則回歸係數的最佳線性...
隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。然後利用這些參數來作進一步的分析，例如模式識別。是在被建模的系統被認為是一個馬爾可夫過程與未觀測到的（隱藏的）的狀態的統計馬爾可夫模型。引言 隱馬爾可夫模型...
安德雷·安德耶維齊·馬爾可夫（Андрей Андреевич Марков；1856年6月14日—1922年7月20日），俄國數學家。出生於梁贊州，他的父親是一位中級官員，後來舉家遷往聖彼得堡。1874年馬爾可夫入聖彼得堡大學，師從切比雪夫，畢業後留校任教，任聖彼得堡大學教授（1893-1905），研究數論和機率論。...
馬爾可夫分割(Markov partitions)是深入認識基本集結構及動力系統在基本集上的動力行為的有力工具，所謂馬爾可夫分割，是將基本集∧分割為有限個內部不相交的“矩形”，在f 的作用下，這些矩形一些方向被“拉長”，可以覆蓋它的像所在的矩形的對應方向，而另一些方向被“壓縮”，為它的像所在的矩形對應方向所包含，這...
連續時間馬爾可夫鏈 連續時間馬爾可夫鏈是時間連續而狀態離散的馬爾可夫過程。
馬爾可夫決策過程引論是基於馬爾可夫過程理論的隨機動態系統的最優決策過程。馬爾可夫決策過程是序貫決策的主要研究領域。它是馬爾可夫過程與確定性的動態規劃相結合的產物，故又稱馬爾可夫型隨機動態規劃，屬於運籌學中數學規劃的一個分支。內容簡介 馬爾可夫決策過程是研究隨機環境下多階段決策過程最佳化問題的理論工具，在過去的...
塔拉·馬爾可夫（Tara Markov）即初代土石女（Terra），是美國DC漫畫旗下超級英雄、少年泰坦成員。人物簡介 塔拉·馬爾可夫（Tara Markov）是初代土石女，由Marv Wolfman和George Pérez創造，首次登場於《少年泰坦vol1》第26期（1982年12月份刊）。能力 岩石操控 飛行 影視形象 電視 動畫系列《少年泰坦》中，由艾什莉·...
布里翁·馬爾可夫（Brion Markov）即地力俠（Geo-Force）是美國DC漫畫旗下超級英雄，初次登場於《英勇無畏》（The Brave and the Bold）第200期（1983年7月），由邁克·W·巴爾（Mike W. Barr）和吉姆·阿帕羅（Jim Aparo）聯合創造，是歐洲國家馬克威亞（Markovia）的國王， 也是局外人、全明星中隊以及正義联盟...
停時又稱可選時或馬爾可夫時或與將來無關的隨機變數。完全概念空間 完全機率空間 (complete probability space)是一種機率空間。如果機率空間的一切零機率集的子集均屬於集，就稱為一完全機率空間。對任一機率空間(Ω，F，P)，若令F'={A△B：A∈F，B⊂N，N∈F且P(N)=0}；P'(A△B)=P(A)，A∈F，...
亨特過程(Hunt process)是一類滿足某些連續性條件的強馬爾可夫過程。如果下列三個條件成立：1.它是右連續的；2.它具有強馬爾可夫性；3.它是擬左連續的，即對任一列上升趨於停時T的停時{Tₙ}，有：則齊次馬爾可夫過程{X(t)，t∈R₊}稱為亨特過程。亨特過程與位勢理論有著密切聯繫，這種聯繫是由亨特(Hunt，...
費勒過程(Feller process)是一類馬爾可夫過程，指其對應的轉移運算元把連續函式映為連續函式的馬爾可夫過程.設E為距離空間，省為E上開集產生的。代數，C為定義在E上連續函式的全體.如果ds 也就是說，轉移函式對應的運算元族T，，:把連續函式映為連續函式.這個條件是很自然的，因為它實質上要求當x}x。時，機率測度p}...
土石女（Terra）是美國DC漫畫旗下多位超級英雄使用過的稱號，共有三代 。第一代名字和代號一樣（中文則是分別翻譯成音譯和意譯）。歷代土石女 土石女（Terra）擁有控制土壤、石塊的超能力。她是少年泰坦的成員之一。第一代土石女塔拉·馬爾可夫是由Marv Wolfman和George Pérez創作的，首次登場是在少年泰坦vol1第26期...