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markov chain 예제

이 기사가 유용하다고 생각하십니까? 이 문서에서 기존 문제를 해결했습니까? 이전에 간단한 마르코프 체인을 사용해 본 적 있습니까? 당신이 한 경우, 주제에 대한 우리와 함께 당신의 생각을 공유 할 수 있습니다. 잘 작성하고 설명했다. 이해하기 매우 간단합니다. 좋은 예. 감사!!! 이 섹션에서는 몇 가지 기본 Markov 체인 속성 또는 특성만 제공합니다. 아이디어는 수학적 세부 사항에 깊이 가서하지만 마르코프 체인을 사용할 때 공부해야 할 관심 포인트가 무엇인지에 대한 개요를 제공하는 것입니다. 유한 한 상태 공간 사례에서 Markov 체인을 그래프로 그릴 수 있음을 보았듯이 그래픽 표현을 사용하여 일부 속성을 설명할 것입니다. 그러나 이러한 속성이 유한 상태 공간 케이스에 만국되지는 않는다는 점에 유의해야 합니다. 가능한 상태를 가지고 있는 물리적 또는 수학 적 시스템이 있고 한 번에 시스템이 하나의 상태만 있다고 가정합니다.

그리고 주어진 관찰 기간에, 예를 들어, 시스템이 특정 상태에있는 확률은 n-1 기간의 상태에 따라 달라집니다 가정, 이러한 시스템은 마르코프 체인 또는 마르코프 프로세스라고합니다. 먼저 0.0 값이 가독성을 위해 `.`로 대체된 매우 일반적인 예로 설명합니다. 추가 계산을 하기 전에 이 Markov 체인은 비주기적일 뿐만 아니라 돌이킬 수 없으며, 장기적으로 시스템이 고정 된 분포로 수렴된다는 것을 알 수 있습니다. 우리가 이미 보았듯이, 우리는 다음 왼쪽 고유 벡터 문제를 해결하여이 고정 분포를 계산할 수 있습니다이 모든 것을 훨씬 명확하게하기 위해, 장난감 예를 생각해 보자. 1에서 7까지 레이블이 표시된 7페이지의 작은 웹 사이트와 다음 그래프에 표시된 페이지 간의 링크가 있다고 가정합니다. 마르코프 체인의 가장 좋은 설명 . 당신에게 경례! 고정 확률 분포와 관련된 또 다른 흥미로운 속성은 다음과 같은 것입니다. 체인이 재발 양성(고정 분포가 존재하도록) 및 비주기적 인 경우 초기 확률이 무엇이든 상관없이 시간 단계가 무한대로 진행될 때 체인의 확률 분포가 수렴됩니다.

고정 된 분포 이외의 다른 배포를 제한합니다. 일반적인 경우 는 첫 번째 섹션에서 작성할 수 있습니다 우리는 마르코프 체인이 무엇인지 이해하는 데 필요한 기본 정의를 제공합니다. 두 번째 섹션에서는 유한 상태 공간 마르코프 체인의 특별한 경우에 대해 설명합니다. 그런 다음 세 번째 섹션에서는 Markov 체인의 몇 가지 기본 속성에 대해 설명하고 많은 작은 예제와 함께 이러한 속성을 설명합니다. 마지막으로, 네 번째 섹션에서는 PageRank 알고리즘으로 링크를 만들고 Markov 체인이 그래프의 노드 순위에 어떻게 사용될 수 있는지 장난감 예제에서 볼 수 있습니다. 그런 다음 임의 프로세스(스토카틱 프로세스라고도 함)를 종종 다른 시간 의 순간을 나타내는 집합 T에 의해 인덱싱된 임의의 변수의 집합으로 정의할 수 있습니다(다음에서 가정합니다).