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离散马尔可夫过程
马尔可夫过程离散
时间马尔可夫链
答:
我们称之为
马尔可夫
链。如果转移概率与步数无关,即为齐次马尔可夫链,其转移概率可以用转移矩阵P来描述。每个齐次马尔可夫链的动态可以通过一步转移矩阵来刻画,P的元素非负且每行和为1,这样的矩阵称为随机矩阵。
discrete-time
Markov
process的意思
答:
discrete-time Markov process 英 美 [dɪˈskriːt taɪm 'mɑrkɔf ˈprɑːses]【计】
离散
时间
马尔可夫过程
马尔可夫
链的详细说明
答:
时间和状态都是
离散
的
马尔可夫过程
称为马尔可夫链,简记为Xn = X(n),n = 1,2,3,4···。马尔可夫链是随机变量的一个数列。这些变量的范围,即他们所有可能取值的集合,被称为“状态空间”,而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn + 1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数,则P(Xn+1...
POMDP详细介绍-第一节(部分可观测
马尔可夫
决策
过程
)
答:
但是,我们需要将它们与部分可观测马尔可夫决策
过程
(POMDP)区别开来,我们也可以将它们称为
离散马尔可夫
决策过程。因此,我们将更熟悉的马尔可夫决策过程(MDP)称为完全可观测的马尔可夫决策过程(CO-MDP),强调它们是完全可观测的(completely observable)。 ...
马尔可夫
链怎么理解
答:
马尔科夫链是
马尔可夫过程
与
离散
时间和离散状态空间。因此,马尔可夫链是一个离散的状态序列,每个状态都从一个离散的状态空间(有限或无有限)中提取的,并且遵循马尔可夫属性。用稍微更数学的术语来说,给定当前状态和过去状态的流程,未来状态的条件分布只依赖于当前状态,而完全不依赖于过去状态(无记忆...
马尔可夫链
马尔可夫过程
答:
马尔可夫过程
在实际应用中相当广泛,例如在文本生成领域,它们被用于创建看似自然的“模仿生成器”软件,能根据已有的文本样本生成新的内容。此外,马尔可夫链也被用于音乐创作,通过其随机性和规律性来构思旋律和和弦。在图像处理领域,马尔可夫过程的特性也发挥着重要作用。例如,随机场模型中,像素的分布遵循...
马尔可夫性与
马尔可夫过程
的关系是?
答:
1、马氏规则(
Markov
Property)是指在一个随机
过程
中,当前时刻的状态只与前一个状态有关,与之前的状态无关,即具有无后效性。具体来说,如果一个随机过程 {X(t)} 满足在任意时刻 t,当前状态 X(t) 的概率只与前一个状态 X(t-1) 有关,与之前的状态 X(t-2), X(t-3), …, X(0)...
从
马尔可夫
模型到隐马尔可夫模型
答:
马尔可夫模型个人认为这个概念应该是从 随机过程 里面提出来的,由
马尔可夫过程
过来的概念。实际上掌握了随机过程里面对马尔可夫过程的特殊情况:
离散
参数离散状态的马尔可夫链的数学运算的话。就能够很好解决马尔可夫模型上面的计算问题,包括隐马尔科夫模型。讲马尔可夫模型以及过程重点在于其满足的性质-马尔可夫性...
马尔可夫
链基本性质
答:
马尔可夫
链是一种以转移概率表征的随机
过程
模型,其核心概念是“一步转移概率”,即P(Xn+1|Xn)。这种概率反映了从一个状态Xn到下一个状态Xn+1的转移规律。通过一步转移概率,我们可以推导出二步、三步,乃至任意时间步n+k的转移概率,这是基于
马尔可夫
性质的递推法则。马尔可夫链的状态分布随着时间...
什么是独立增量过程,以及它与
马尔可夫过程
和泊松过程、布朗运动的关系...
答:
独立增量过程是
马尔可夫过程
的一种特殊情况,具有很高的结构严谨性。其中,著名的例子包括泊松过程和布朗运动,它们都是独立增量过程的特例,各自在不同的领域中发挥着关键作用。在研究独立增量过程时,我们通常会对其进行进一步的分解。通过分离出那些本质上是独立随机变量序列的部分,我们可以发现剩余的部分总...
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