马尔可夫链

1、 马尔可夫链及其概率分布 引言引言 直观上，过程或系统在时刻t0所处的状态为已知的条件下,过程在时刻tt0所处状态的条件分布与过程在时刻t0之前所处的状态无关。
用分布函数表达此性质，设随机过程Xt,tT，状态空间为，若对于t 的任意n个值。

2、 第一节第一节 基本概念基本概念 第二节第二节 状态的分类及性质状态的分类及性质 第三节第三节 极限性态及平稳分布极限性态及平稳分布 第四节第四节 MarkovMarkov链的应用链的应用第一节第一节 基本概念基本概念一一MarkovMar。

3、马尔可夫链的状态分类马尔可夫链的状态分类一互通与闭集一互通与闭集1互通则称自状态i可到达状态j如果对状态 i 和 j,存在某个0n,使0nijp记为ji 如果ji 且ij 则称状态i和状态j互通记为ji 说明说明如果自状态i不能到达状态j。

4、1第三章第三章 马尔可夫链马尔可夫链1.马尔可夫链定义马尔可夫链定义2.一步转移概率及多步转移概率一步转移概率及多步转移概率3.初始概率及绝对概率初始概率及绝对概率4.ChapmanKolmogorov方程方程5.马尔可夫链状态分类马尔可夫。

5、第十章第十章 马尔可夫链马尔可夫链第一节第一节 马尔可夫链的概念及转移概率马尔可夫链的概念及转移概率第二节第二节 多步转移概率的确定多步转移概率的确定第三节第三节 马氏链的有限维分布马氏链的有限维分布第四节第四节 遍历性遍历性第一节第一节马。

6、马尔可夫性马尔可夫性与与马尔可夫链马尔可夫链 2马尔可夫链马尔可夫链 定义:定义:设设 Xt,t T 为随机过程,为随机过程,若对任意正整数若对任意正整数n及及t1 t20,且条件分且条件分布布PXtnxnXt1x1,Xtn1xn1PXtn。

7、20221216100tttt0过程或系统,在时刻 所处的状态为已知的条件下,过程在时刻所处状态的条件分布与过程在时刻 之前所处的状态无关.通俗地说,就是在已经知道过程现在的条件下,其将来不依赖于过去.12,3,niX t tTItnttt。

8、马尔可夫链马尔可夫随机场概述马尔可夫过程马尔可夫链标记问题IV.马尔可夫随机场马尔可夫过程马尔可夫过程 时间:tn 状态:xn 即为过程Xtn的所有可能取值 状态空间:Ix1,x2,xn1,xn 马尔可夫过程具有如下属性马尔可夫性n1n1n。

9、第十一章 马尔可夫链 主要内容:1.定义与记号2.转移概率与矩阵3.遍历性 返回目录 1马尔可夫性的定义:语言描述一般性解释:由时刻 系统的状态,可以决定系统在t 时所处的状态,而与 以前系统的历史状态无关.如微分方程的定解问题.对于随机现。