可爾可夫特性英文解釋翻譯、可爾可夫特性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 markov property

分詞翻譯：

可的英語翻譯：

approve; but; can; may; need; yet

爾的英語翻譯：

like so; you

夫的英語翻譯：

goodman; husband; sister-in-law

特的英語翻譯：

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

專業解析

可爾可夫特性（Markov Property）是概率論與隨機過程理論中的核心概念，指某一隨機過程的未來狀态僅依賴于當前狀态，而與過去的曆史狀态無關。該特性由俄羅斯數學家安德雷·馬爾可夫（Andrey Markov）于20世紀初提出，現廣泛應用于統計學、機器學習、金融建模等領域。

從數學定義來看，若隨機過程${Xt}$滿足以下條件，則稱其具有馬爾可夫性： $$ P(X{t+1} = x_{t+1} mid X_t = xt, X{t-1} = x_{t-1}, dots, X_0 = x0) = P(X{t+1} = x_{t+1} mid X_t = x_t) $$ 即未來狀态的條件概率分布僅與當前時刻的狀态相關。

在漢英詞典中，"可爾可夫特性"對應的英文術語為"Markov Property"或"Markovian Property"。該特性支撐了馬爾可夫鍊（Markov Chain）、隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model）等經典算法的理論基礎。例如，谷歌的PageRank算法即利用馬爾可夫鍊的收斂性計算網頁權重。

網絡擴展解釋

“可爾可夫特性”對應的英文為Markov property（），是概率論和統計學中的一個重要概念，尤其在隨機過程、機器學習等領域有廣泛應用。以下是詳細解釋：

定義與核心特點

無記憶性
馬爾可夫特性描述的是某一系統在給定當前狀态時，其未來狀态僅依賴于當前狀态，而與過去狀态無關。數學表達為：
$$ P(X_{t+1} = x mid Xt, X{t-1}, ..., X0) = P(X{t+1} = x mid X_t) $$
即未來狀态的條件概率僅由當前時刻決定。
離散與連續場景
該特性既適用于離散的馬爾可夫鍊（如狀态轉移模型），也適用于連續的隨機過程（如布朗運動）。

應用領域

自然語言處理
用于隱馬爾可夫模型（HMM），實現詞性标注、語音識别等任務。
強化學習
馬爾可夫決策過程（MDP）是強化學習的理論基礎，通過狀态轉移概率優化決策。
金融與經濟模型
預測股票價格、信用評級變化等場景中，常假設數據滿足馬爾可夫性。

補充說明

中文譯名“可爾可夫”是“Markov”的音譯，更常見的譯法為“馬爾可夫”（如馬爾可夫鍊）。兩者指向同一概念，差異源于翻譯習慣。
若需深入理解，建議參考概率論教材或相關學術文獻，以獲取更嚴謹的定義和案例。

（注：由于搜索結果信息有限，部分内容基于領域常識補充。）