马尔可夫链马尔可夫链（Markov chains ）是一类重要的随机过程，它的状态空间是有限的或可数无限的。经过一段时间系统从一个状态转到另一个状态这种进程只依赖于当前出发时的状态而与以前的历史无关。马尔可夫链有着广泛的应用，也是研究排队系

马尔科夫链例题整理精编版

随机过程6.3 齐次马氏链状态的分类(一)

状态空间I={1，2，3，4，5}， 参数集T={1，2，3，………}，其一步转 移矩阵为有两个吸收壁的随机游动路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索首页例2．带有反射壁的随机游动设随机

第五章 连续时间马尔可夫链

3函数概念与随机过程概念的对比：确定性现象中：随时间t变化的一族数值 构成函数Y(t)，每个固定 值t确定一个数值Y。 t的变化范围称定义域， Y(t)的取值范围称值域。随机性现象

pij = P( X1 = j X 0 = i) i, j ∈ S相应的一步转移概率矩阵分别记为 P=(p ij )马尔可夫链举例 例6.1.1 (随机游动) 设一质点在直线上的整

在数理统计方面– 引入了等价互不相容概念和有效性统计原理 .一、马尔可夫链 1、马尔可夫链——定义 2、马尔可夫链——转移概率 3、马尔可夫链——转移概率性质 4、齐次马尔可夫链

算法大全马氏链模型

AbstractIn this paper we discuss the strong limit properties for moving average of functio

隐马尔科夫链及其应用学习概率的时候，大家一定都学过马尔科夫模型吧，当时就觉得很有意思，后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后，看到隐马尔科夫模型竟然能有这么多的应用，并且取得了很好的成果，更觉的不可思议，特地深入学习了一下，这里

第五章 连续时间的马尔可夫链5.1连续时间的马尔可夫链考虑取非负整数值的连续时间随机过程}.0),({≥t t X定义5.1 设随机过程}.0),({≥t t X ,状态空间}0,{≥=n i I n ,若对任意121...0+})(,..

则称{X n , n 0}为齐次(时间其次或时齐)马尔可夫链.否则，称为非齐次马尔可夫链. 显然 对齐次马尔可夫链，k步转移概率也与起始 (k ) 时刻n无关．记为 pij第一节

Baidu Nhomakorabea

§6.3 齐次马氏链状态的分类(二)三、状态间的关系定义6.3.8对i, j E,若存在n 1，使p(n) ij0,称自状态i 可达状态 j ,记为 i j.若i j，j

P{X (tm1) j}p,j1例2：一维随机游动 一个质点在直线上的五个位置:0,1,2,3,4之上随机 游动.当它处在位置1或2或3时,以的1/3概率向左移 动一步而以2/3的