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算法大全第17章_马氏链模型

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普大帝        

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    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
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    发表于 2022-7-15 17:09 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的普大帝!愿你成才!祝你成长!. |$ S* G; A; X
    为大家更新一些算法类的辅助资料,大家在想学习时,或者比赛急需时就可以按照对应的名字找到对应的算法,加以应用了。大家按照下图所示箭头处点击主题,就可以查看到其他算法类内容了,或者搜索框内输入算法大全,也可以搜索到对应的贴子,本篇为第17篇。
    ) \' r* O- i. B$ Y& |1 Y
    随机过程的概念5 X' [8 `8 `, {' `# Y0 l9 @: i
    一个随机试验的结果有多种可能性,在数学上用一个随机变量(或随机向量)来描述。在许多情况下,人们不仅需要对随机现象进行一次观测,而且要进行多次,甚至接连不断地观测它的变化过程。这就要研究无限多个,即一族随机变量。随机过程理论就是研究随机现象变化过程的概率规律性的。
    1 d7 U/ Q3 H; n# I
    + P8 X1 V* e- t- o8 I" e 7.png
    4 s  h: e- Q% _' y: x5 f1 c马尔可夫链; _) Q* e) v) d! Z" k0 O
    2.1 马尔可夫链的定义: R1 W/ i# g8 x
    现实世界中有很多这样的现象:某一系统在已知现在情况的条件下,系统未来时刻的情况只与现在有关,而与过去的历史无直接关系。比如,研究一个商店的累计销售额,如果现在时刻的累计销售额已知,则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻累计销售额无关。上节中的几个例子也均属此类。描述这类随机现象的数学模型称为马氏模型。% e; ?& r* Z: R( w
    ; Y* C8 R4 e* z4 Z% l
    / Q/ S" c& g" H6 \& C+ b4 L% W4 x' [

    $ [% ?( i) }. m0 y" v' G# A* ~& {& h& q  O! K2 N  P. v
    ; ^5 ?+ Q8 }% M: {% h$ e# W6 Y

    算法大全第17章_马氏链模型.pdf

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    zan
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