不可約馬爾可夫鍊英文解釋翻譯、不可約馬爾可夫鍊的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 irreducible Markov chain

分詞翻譯：

不可的英語翻譯：

cannot

約的英語翻譯：

about; agreement; arrange; make an appointment; pact
【經】 about

馬爾可夫鍊的英語翻譯：

【計】 Markov chain

專業解析

不可約馬爾可夫鍊（Irreducible Markov Chain）是隨機過程理論中的一個核心概念，指所有狀态之間均可互達的馬爾可夫鍊。其核心特征與定義如下：

一、基本定義

狀态互通性
若馬爾可夫鍊從任意狀态 (i) 出發，經有限步轉移後能以正概率到達任意其他狀态 (j)（即 ( forall i,j in S,exists n geq 1 ) 使得 ( P{ij}^{(n)} > 0 )），則稱該鍊不可約（Irreducible）。

注：(S) 為狀态空間，(P{ij}^{(n)}) 表示從狀态 (i) 到 (j) 的 (n) 步轉移概率。
連通圖類比
若将狀态視為圖的節點，狀态轉移視為有向邊，則不可約鍊對應強連通圖（Strongly Connected Graph）。

二、數學特征

轉移矩陣結構
不可約鍊的轉移概率矩陣 (P) 無法通過行列重排變為分塊對角形式（即非“可約”矩陣）。

公式表示：

$$ P eq begin{pmatrix} A & 00 & B end{pmatrix} $$ 其中 (A, B) 為子轉移矩陣。
遍曆性前提
不可約性是馬爾可夫鍊具有平穩分布（Stationary Distribution）的必要條件（對有限狀态鍊亦充分）。

三、實際意義

系統無孤立部分：如生态模型中種群在所有栖息地間可遷移。
長期行為可預測：不可約鍊的極限分布與初始狀态無關（若鍊同時滿足周期性等條件）。
算法應用：谷歌PageRank算法依賴Web頁面鍊接圖的不可約性假設。

權威參考文獻

Kemeny, J. G., & Snell, J. L. (1976). Finite Markov Chains. Springer. [Chapter 3: Irreducible Chains]
Norris, J. R. (1997). Markov Chains. Cambridge University Press. [Section 1.3: Classification of States]
Levin, D. A., Peres, Y. (2017). Markov Chains and Mixing Times. AMS. [Chapter 1: Irreducibility]
Grinstead, C. M., & Snell, J. L. (1997). Introduction to Probability. American Mathematical Society. [Section 11.2: Irreducible Markov Chains]

應用場景示例

天氣預報模型：若将天氣狀态（晴/雨/陰）建模為不可約鍊，則長期氣候預測與單日初始天氣無關。
金融市場分析：股票價格狀态（漲/跌/平）的不可約性暗示市場長期均衡存在。

網絡擴展解釋

不可約馬爾可夫鍊（Irreducible Markov Chain）是馬爾可夫鍊中一類重要的模型，其核心特征在于狀态空間的連通性。以下是詳細解釋：

1.基本定義

不可約馬爾可夫鍊是指狀态空間中所有狀态均能通過有限步轉移相互到達的馬爾可夫鍊。具體來說：

狀态空間的唯一閉集：整個狀态空間是一個不可分割的閉集，不存在兩個或多個互不相交的非空閉集。
轉移的全局可達性：從任意狀态出發，經過足夠多的步數後，可以到達其他任意狀态。

2.關鍵性質

連通性：所有狀态構成一個連通類，不存在孤立或分割的子集。
平穩分布的存在性：若不可約鍊是非周期且正重現的，則存在唯一的平穩分布，且長時間演化後會收斂到該分布。
遍曆性：不可約性結合非周期性可保證鍊的遍曆性，即時間平均等于空間平均。

3.對比可約鍊

可約鍊：狀态空間可劃分為多個閉集，例如存在兩個子集A和B，A中的狀态無法轉移到B，反之亦然。
實際意義：不可約性排除了系統陷入局部區域無法逃脫的可能性，确保整個狀态空間被充分探索。

4.應用場景

蒙特卡洛方法（MCMC）：不可約性是保證采樣覆蓋整個概率空間的前提。
複雜系統建模：如網絡傳播、金融市場分析等，需避免狀态空間分割導緻模型失效。

不可約馬爾可夫鍊通過全局連通性簡化了鍊的行為分析，是研究平穩分布、收斂性等問題的基礎。其核心思想是“所有狀态互通”，這一性質在理論和實際應用中均具有重要意義。