算法大全_马氏链模型

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算法大全_马氏链模型

详 情 说 明

马氏链模型是一种描述状态随机转移的数学模型，由俄罗斯数学家安德雷·马尔可夫提出。该模型的核心特征是"无记忆性"，即系统下一时刻的状态仅取决于当前状态，与过去状态无关。

马氏链模型由三个基本要素构成：状态空间、转移概率矩阵和初始概率分布。状态空间包含所有可能的系统状态；转移概率矩阵定义了从一个状态转移到另一个状态的概率；初始概率分布则表示系统初始时刻处于各个状态的概率。

在实际应用中，马氏链模型常用于预测系统行为、分析长期趋势和计算稳态概率。常见的应用场景包括：金融市场分析、天气预测、搜索引擎的网页排名算法以及各种排队系统建模等。

高级的马氏链变体还包括隐马尔可夫模型(HMM)，它能够处理观察序列与潜在状态不完全对应的情况，在语音识别和生物信息学等领域有广泛应用。