可尔可夫特性英文解释翻译、可尔可夫特性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 markov property

分词翻译：

可的英语翻译：

approve; but; can; may; need; yet

尔的英语翻译：

like so; you

夫的英语翻译：

goodman; husband; sister-in-law

特的英语翻译：

especially; special; spy; unusual; very
【化】 tex

专业解析

可尔可夫特性（Markov Property）是概率论与随机过程理论中的核心概念，指某一随机过程的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的历史状态无关。该特性由俄罗斯数学家安德雷·马尔可夫（Andrey Markov）于20世纪初提出，现广泛应用于统计学、机器学习、金融建模等领域。

从数学定义来看，若随机过程${Xt}$满足以下条件，则称其具有马尔可夫性： $$ P(X{t+1} = x_{t+1} mid X_t = xt, X{t-1} = x_{t-1}, dots, X_0 = x0) = P(X{t+1} = x_{t+1} mid X_t = x_t) $$ 即未来状态的条件概率分布仅与当前时刻的状态相关。

在汉英词典中，"可尔可夫特性"对应的英文术语为"Markov Property"或"Markovian Property"。该特性支撑了马尔可夫链（Markov Chain）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）等经典算法的理论基础。例如，谷歌的PageRank算法即利用马尔可夫链的收敛性计算网页权重。

网络扩展解释

“可尔可夫特性”对应的英文为Markov property（），是概率论和统计学中的一个重要概念，尤其在随机过程、机器学习等领域有广泛应用。以下是详细解释：

定义与核心特点

无记忆性
马尔可夫特性描述的是某一系统在给定当前状态时，其未来状态仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。数学表达为：
$$ P(X_{t+1} = x mid Xt, X{t-1}, ..., X0) = P(X{t+1} = x mid X_t) $$
即未来状态的条件概率仅由当前时刻决定。
离散与连续场景
该特性既适用于离散的马尔可夫链（如状态转移模型），也适用于连续的随机过程（如布朗运动）。

应用领域

自然语言处理
用于隐马尔可夫模型（HMM），实现词性标注、语音识别等任务。
强化学习
马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的理论基础，通过状态转移概率优化决策。
金融与经济模型
预测股票价格、信用评级变化等场景中，常假设数据满足马尔可夫性。

补充说明

中文译名“可尔可夫”是“Markov”的音译，更常见的译法为“马尔可夫”（如马尔可夫链）。两者指向同一概念，差异源于翻译习惯。
若需深入理解，建议参考概率论教材或相关学术文献，以获取更严谨的定义和案例。

（注：由于搜索结果信息有限，部分内容基于领域常识补充。）