问答题
发布日期:2020-12-11
马尔可夫过程(Markov process)是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链,由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。马尔可夫过程是研究离散事件动态系统状态空间的重要方法,它的数学基础是随机过程理论。
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
简述是一个汉语词汇,意思是用简要的语言陈述,描述或总结。
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