Уравнения Колмогорова
Уравнения Колмогорова Основы теории вероятностей Колмогорова Уравнения Колмогорова описывают марковские процессы непрерывного времени. Они описывают изменение вероятности состояния процесса со […]
Уравнения Колмогорова Основы теории вероятностей Колмогорова Уравнения Колмогорова описывают марковские процессы непрерывного времени. Они описывают изменение вероятности состояния процесса со […]
Частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений Основы POMDP POMDP — это модель принятия решений, которая учитывает неполное наблюдение и неопределенность.
Ядро Маркова Определение и примеры марковских ядер Марковское ядро — это функция, которая отображает вероятности перехода из одного состояния в
Марковский процесс принятия решений Определение и применение марковских процессов принятия решений Марковские процессы принятия решений (MDP) описывают принятие решений в
Метод аппроксимации цепи Маркова Метод аппроксимации цепью Маркова в стохастическом управлении MCAM — это набор численных подходов для стохастических дифференциальных
Время смешивания цепи Маркова Определение времени перемешивания Время перемешивания — это время, необходимое для приближения цепи Маркова к стационарному распределению.
Процесс ветвления Определение и примеры ветвящихся процессов Ветвящиеся процессы описывают рост популяции, где каждый индивид может иметь потомков. Примеры включают
Марковская цепь Марковские цепи — это вероятностные модели, описывающие поведение систем с дискретными состояниями и временем. Марковские цепи имеют конечное
Процесс диффузии Диффузионные процессы — класс марковских процессов непрерывного действия с почти наверняка непрерывными траекториями выборки. Процесс диффузии используется для