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马尔可夫链状态空间分解
马尔柯夫链模型(2)有限
状态空间
中的
马尔可夫链
答:
在有限
状态空间
中,
马尔
柯
夫链
的转移行为可以通过一个特殊的矩阵来描述,这个矩阵被称为转移矩阵。它是一个二维矩阵,其元素(i,j)代表从状态j转移到状态i的概率。对于离散状态空间,通过将转移矩阵连续求幂k次,可以计算出k步后的转移概率分布。一阶转移矩阵即为一步转移后的矩阵。当存在平稳分布时,...
马尔可夫链
原理简介
答:
马尔可夫链
是一种重要的数学模型,它描绘了一种状态序列的特性,其中每个状态的出现并非完全依赖于过去的所有状态,而是仅仅依赖于前面的有限个状态。这些状态可以用一个随机变量序列X_1, X_2, X_3...来表示,它们的可能取值集合构成了我们所说的“
状态空间
”。在时间点n,随机变量X_n就代表了这个...
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(无记忆属...
马尔可夫链
详细说明
答:
马尔可夫链
是一系列随机变量的序列,其可能取值的集合称为
状态空间
。Xn的值对应的是在时间n的状态。如果未来状态Xn+1的概率分布只依赖于当前状态Xn,而不是过去的状态,那么就满足了马尔可夫性质。这个特性首次由马尔可夫在1906年提出,而柯尔莫果洛夫在1936年将其扩展到无限状态空间。马尔可夫链与物理学...
马尔可夫链
的详细说明
答:
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=x|X0,X1,X2,...Xn)=P(Xn+1=x|Xn)马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期...
马尔可夫
过程的形成过程
答:
它的主要思想是在链的
状态空间
E 中引进距离并将E 完备化,使得在这个距离下,Xn 以概率1收敛(见概率论中的收敛)。设E是{0,1,…,M}或{0,1,2,…},{X,t≥0}是一族取值于E的随机变量,如果在(1)式中,将n1,n2,…,m,n理解为实数,(1)式仍成立,则称{Xt,t≥0}为连续时间
马尔可夫链
。若还与s≥0...
通俗理解
马尔
科
夫链
答:
马尔科夫链释义:在机器学习算法中,
马尔可夫链
(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:Андрей Андреевич Марков)得名。为
状态空间
中经过从一个状态到另...
简述什么是
马尔
科
链
?
答:
马尔可夫链
是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质且存在于离散的指数集和
状态空间
内的随机过程 马尔可夫链可通过转移矩阵和转移图定义,除马尔可夫性外,马尔可夫链可能具有不可约性、常返性、周期性和遍历性。一个不可约和正常返的马尔可夫链是严格平稳的马尔可夫链,拥有唯一的平稳分布。遍历马尔可夫...
怎么判断
马尔可夫链
不可约
答:
那么该
马尔可夫链
就是可约的。反之,则是不可约的。当马尔可夫链是不可约的时候,我们可以将其进行拆分,得到多个可约的子链。这样,可以更方便地对马尔可夫链进行分析和计算。需要注意的是,以上方法只适用于有限
状态空间
的马尔可夫链。对于无限状态空间的马尔可夫链,判断可约性会更加复杂。
有关沪深300指数的论文。。。包括定义,内容,特点,交易方式以及交易时 ...
答:
定义了状态空间和状态的转移概率矩阵P,也就构建了
马尔可夫链
模型。记Pt(0)为初始概率向量,PT(n)为马尔可夫链时刻的绝对概率向量,P(n)为马尔可夫链的n步转移概率矩阵,则有如下定理: P(n)=PnPT(n)=PT(0)P(n)(5) 可对马尔可夫链的状态进行分类和
状态空间分解
,从而考察该马尔可夫链模型的不可约闭集、...
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