Марковская модель
-
Основы теории цепей Маркова
- Цепь Маркова — это вероятностный процесс, в котором состояние зависит только от предыдущего состояния.
- Марковские процессы используются для моделирования различных явлений, включая случайные блуждания и процессы принятия решений.
-
Примеры и приложения
- Примеры включают броуновское движение, процесс размножения бактерий и процесс принятия решений в играх.
- Марковские процессы применяются в различных областях, включая биологию, экономику и искусственный интеллект.
-
Свойства и модели
- Марковские процессы обладают свойством Маркова, которое позволяет предсказывать распределение на основе предыдущих состояний.
- Существуют различные типы марковских процессов, включая цепи Маркова, скрытые марковские модели и иерархические марковские модели.
-
Методы моделирования
- Моделирование с использованием цепей Маркова включает в себя цепи Маркова Монте-Карло и частично наблюдаемые марковские процессы принятия решений.
- Марковские случайные поля и толерантные марковские модели являются другими типами моделей, которые расширяют возможности цепей Маркова.
-
Прогнозирование и сжатие данных
- Цепи Маркова используются для прогнозирования различных временных рядов, включая цены и погодные условия.
- Толерантные марковские модели применяются для сжатия последовательностей ДНК.
-
Рекомендации и форматирование
- В статье приведены рекомендации по форматированию и использованию марковских процессов в HTML-кодах.