Цепь Маркова


Содержание

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.

Пример цепи Маркова

Пример цепи Маркова

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.

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.

Остались вопросы? Спросите у наших знатоков!
Нашли ошибку?Сообщите о ней
Комментарии 0 0 0