Цепь Маркова (дискретный случайный процесс марковского типа) – это последовательность случайных событий с конечным числом вероятных исходов, в которой будущее зависит от текущего состояния, но не зависит от прошлого.
Цепь Маркова или, как ее еще называют, процесс Маркова, занимает одно из центральных мест в теории случайных процессов. Теория случайных процессов – это наука, изучающая закономерности случайных явлений в динамике их развития.
Этот класс случайных процессов получил свое название в честь российского математика Андрея Андреевича Маркова-старшего (1856-1922 гг.). Марков считается первооткрывателем целого класса стохастических процессов с дискретной и непрерывной временной компонентой.
Читайте также:
- Выбрать лучшего букмекера для ставок на спорт
Процесс, протекающий в физической системе, называется марковским, если в любое время вероятность любого состояния системы в будущем зависит только от состояния системы в настоящий момент и не зависит от того, как система пришла в это состояние.
Случайная последовательность событий называется Марковской цепью, если каждый переход из одного состояния в другое не зависит от того, когда и как система пришла в текущее состояние. Начальное состояние может быть задано заранее или быть случайным.
Принцип цепи Маркова можно объяснить на примере цепочки слов. Например, в тексте со спортивным репортажем после слова «штрафной» гораздо вероятнее встретить слово «удар», нежели слово «батальон».
Цепь Маркова используется в качестве одного из методов прогнозирования в самых разнообразных сферах: экономической, социальной, политической, финансовой, при анализе и обработке текста и в других целях. Например, цепи Маркова используются в системах набора текстов вроде Т9.
Популярные темы
