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马尔可夫链

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马尔科夫链随机过程是一种类型的Markov过程可以采取状态离散的(有限可数指)酮(离散状态Markov过程)。特别地,时间通常是离散的(时间用下标表示)(还有一个连续的时间马尔可夫过程,这是时间连续的)。在马尔可夫链中,未来行为仅由当前值确定,与过去的行为无关(马尔可夫属性)。关于每次发生的状态变化(过渡或过渡),马尔可夫链是一个序列,其中过渡概率仅基于当前状态,而不基于过去状态。

马尔可夫链

马尔可夫链应用

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马尔可夫系统经常出现在物理学中,尤其是统计力学。在这里,使用 随机过程是因为当假定力学随时间不变并且不需要考虑历史时,细节是未知的或无法建模的。

马尔可夫链还用于排队理论统计中的建模。

香农信息论是纸“通信的数学理论”(的始发通信的数学理论中),使用马尔可夫链已经引进的概念。此外,这种方法被应用于数据压缩模式识别

马尔可夫链在强化学习中也很重要。

Google使用的PageRank也由马尔可夫链定义。

如果转换概率**初未知,必须从数据中估算出来,则使用隐马尔可夫模型,该模型也广泛用于语音识别生物信息学(例如从碱基序列中搜索基因)。 

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