马可夫键模式

【马可夫键模式】基础信息( 英文,繁体)

英文 Markov-chain model
繁体 馬可夫鍵模式

【马可夫键模式】是什么意思

一般独立试验的过程,每一结果均与过去曾出现之结果无关,但马可夫所研究之机会过程,其曾发生之结果可以影响未来将发生之结果,此种过程称之为马可夫键,其应用范围极其广泛。马可夫键模式之描述如下:设可能出现之结果为状态,此等状态所构成之集合为 S={s1,s2,…,sn}。时间 0 时之状态经一单位时间后跳至另一状态,其每一次跳动为一步骤。在步骤之前的状态为 si,而在步骤之后的状态为 sj,则此过程由状态 si 跳至状态 sj 之机率可定为Pij。此 Pij 称之为转移机率,而 Pii 则为状态 s 保持不变之机率。P=[Pij],则称之为转移机率矩阵。倘若 Pij 仅随步骤前后之状态而定,与二个或二个以上之步骤的状态无关时,则此过程称之为均一性马可夫键模式。

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