单选题
马尔可夫链具有（）特性。
发布日期：2021-10-03
状态转移
无记忆性
稳态变化
随机性
试题解析
马尔可夫链
马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程（stochastic process）。适用于连续指数集的马尔可夫链被称为马尔可夫过程（Markov process），但有时也被视为马尔可夫链的子集，即连续时间马尔可夫链（Continuous-Time MC, CTMC），与离散时间马尔可夫链（Discrete-Time MC, DTMC）相对应，因此马尔可夫链是一个较为宽泛的概念。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。遍历马尔可夫链（ergodic MC）的极限分布收敛于其平稳分布。马尔可夫
- 中文名
- 马尔可夫链
- 类型
- 随机过程
- 提出时间
- 1906年
- 应用
- 数值模拟，机器学习
- 外文名
- Markov chain
- 提出者
- Andrey A. Markov
- 学科
- 统计学
特性
特性（日文假名︰とくせい，日文汉字︰特性，英文︰Ability）是第三世代引入的每只宝可梦都拥有的特殊能力，可以在宝可梦的状态卡里查询。特性在对战中或对战外具有特定的效果。大部分特性有利于宝可梦在对战中的发挥，但也存在懒惰、慢启动、软弱等不利于对战的特性。灵活地运用宝可梦的特性可以在对战中获得意想不到的效果。
- 中文名
- 特性
- 外文名
- Ability
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