Markov chain是什么意思，Markov chain的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

n. [数] 马尔可夫链

A global convergence is proved by analysis of Markov chain.

通过马尔可夫链的分析，证明它是全局收敛的。

Markov chain method was used to compute the average run length.

采用马氏链方法计算了此图的平均链长。

A city's yearly water consumption is a homogeneous Markov chain.

城市年用水量是一个齐次马尔可夫链。

And Markov chain is used to analyze and model for the reliability problem.

并利用马尔柯夫链对其进行了可靠性问题的建模。

In this method, a business process was regarded as a finite stationary Markov chain.

在该方法中，业务过程被看作是一条有限齐次的马尔可夫链。

n.|Markoff/markoff chain;[数]马尔可夫链

马尔科夫链（Markov chain）是一种描述系统状态随时间变化的数学模型，其核心特性是“无记忆性”（马尔可夫性质），即下一状态的概率仅取决于当前状态，而与更早的历史状态无关。

状态（State）
系统可能处于的各个情况，例如天气模型中的“晴天”“雨天”，或文本生成中的不同单词。
状态转移概率
从一个状态转移到另一个状态的概率，通常用矩阵表示。例如，若今天是晴天，明天有70%概率仍是晴天，30%概率下雨，则对应的转移概率为： $$ P = begin{pmatrix} 0.7 & 0.3 0.4 & 0.6 end{pmatrix} $$ 其中行表示当前状态，列表示下一状态。
平稳分布
经过多次转移后，系统可能趋于稳定的概率分布。例如，长期来看某地的晴天和雨天比例可能固定为$frac{4}{7}$和$frac{3}{7}$。

假设一个简化的天气模型：

对于离散状态空间，马尔可夫链可用转移矩阵描述；若状态连续或时间连续，则需用更复杂的随机过程（如马尔可夫跳变过程）。其理论为蒙特卡洛方法、隐马尔可夫模型（HMM）等奠定了基础。

Markov链是一种随机过程，其中当前状态只取决于前面的状态，而不取决于更远的历史。这个过程被称为“无记忆”，因为它不记住其先前的状态。Markov链经常用于建模随机系统，例如股票价格、天气预测和语言模型。

我们可以使用Markov链来预测明天的天气。（We can use Markov chain to predict tomorrow's weather.）
在自然语言处理中，Markov链被用于语言建模和文本生成。（In natural language processing, Markov chain is used for language modeling and text generation.）

Markov链是一个随机过程，其中下一个状态只取决于当前状态。Markov链的概念源自俄罗斯数学家Andrey Markov的研究。Markov链的数学基础是转移概率矩阵，其中每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。Markov链的重要性在于它可以用来建模各种随机系统，从股票价格到语言模型。