馬可夫鏈 (Markov Chain)
馬可夫鏈機率一般過程:
起始機率: P(x0=j0) 為已知。
前一個狀態移轉至次一個狀態之機率: P(xn-1=jn) 為已知。
自第 m 次後移轉 n 次機率,須從第 m+1 次逐次計算至 n 次,亦即: P(xm+n=j | xm=i)。
穩態機率是指: P(xm+n=j | xm=i) = P(xn=j | x0=i),初始機率為已知,經過 n 次移轉後機率為不變常數。
馬可夫鏈機率穩態過程:
馬可夫鏈應用:
馬可夫鏈機率一般過程:
起始機率: P(x0=j0) 為已知。
前一個狀態移轉至次一個狀態之機率: P(xn-1=jn) 為已知。
自第 m 次後移轉 n 次機率,須從第 m+1 次逐次計算至 n 次,亦即: P(xm+n=j | xm=i)。
穩態機率是指: P(xm+n=j | xm=i) = P(xn=j | x0=i),初始機率為已知,經過 n 次移轉後機率為不變常數。
馬可夫鏈機率穩態過程:
馬可夫鏈應用: