
【醫】 Mall's formula
equine; gee; horse; horseflesh; neddy; steed
【醫】 hippo-
ear; erbium
【醫】 aures; auri-; auris; ear; ot-; oto-
family name; surname
formula
【計】 formula; transition formula entry
【化】 equation
【醫】 F.; formula
馬爾可夫公式(Markov Formula),又稱馬爾可夫方程或馬爾可夫模型,是概率論與隨機過程的核心工具,用于描述狀态空間中系統狀态的轉移規律。其核心是通過狀态轉移概率矩陣刻畫系統從當前狀态演化到未來狀态的統計特性。
設系統在時間 ( t ) 處于狀态 ( i ),下一時刻 ( t+1 ) 轉移到狀态 ( j ) 的概率為狀态轉移概率 ( P{ij} )。馬爾可夫公式的核心是狀态轉移方程: $$ P(X{t+1} = j mid Xt = i, X{t-1}, dots, X0) = P(X{t+1} = j mid Xt = i) = P{ij} $$ 其中:
狀态轉移概率矩陣 ( mathbf{P} ) 定義為: $$ mathbf{P} = begin{bmatrix} P{11} & P{12} & cdots P{21} & P{22} & cdots vdots & vdots & ddots end{bmatrix} $$
馬爾可夫公式的核心假設是"無記憶性"(馬爾可夫性),即未來狀态僅取決于當前狀态,與曆史路徑無關。該特性使其適用于:
信道狀态轉移建模(如Gilbert-Elliott信道模型)。
隱馬爾可夫模型(HMM)用于詞性标注與語音識别。
信用評級遷移預測(如穆迪評級模型)。
DNA序列進化分析與蛋白質結構預測。
中文術語 | 英文術語 |
---|---|
狀态轉移概率 | State Transition Probability |
馬爾可夫鍊 | Markov Chain |
平穩分布 | Stationary Distribution |
隱馬爾可夫模型 | Hidden Markov Model (HMM) |
無記憶性 | Memoryless Property |
(第4章系統闡述馬爾可夫鍊理論與應用)
(經典HMM算法框架)
(通信信道馬爾可夫建模标準)
在4G/5G無線通信中,馬爾可夫模型用于模拟信道衰落過程。若信道有"好"(G)和"差"(B)兩種狀态,轉移矩陣可表示為: $$ mathbf{P} = begin{bmatrix} P{GG} & P{GB} P{BG} & P{BB} end{bmatrix} $$ 通過實測數據拟合 ( P{GB} )(好→差)與 ( P{BG} )(差→好),可優化糾錯編碼策略。
"馬耳氏公式"的英文翻譯為Mall's formula,屬于醫學術語。該名稱由以下部分構成:
由于搜索結果未提供具體公式内容,建議通過以下途徑獲取詳細信息:
注:類似命名的"Mall's rule"在胚胎學中用于孕周估算,但與該詞條是否為同一概念需進一步考證。
保險賠償被忽視的變轫體擦膠機成鍊縮聚蛋黃球朊淡漠性癡呆大衆的底試樣反相編號粉刺狀乳腺炎複合流動輔助配位化合物矽鋁催化劑嗬宏應變活胎面輪胎挾記錯機器人問題求解空描述段冷負荷連續法模型記號女祖先球化劑四氰合鉑酸鉀透析膜