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马尔科夫链与随机稳定性（第二版）

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简介：
本书《马尔科夫链与随机稳定性（第二版）》深入探讨了马尔科夫过程理论及其在概率模型中的应用，特别关注于系统的长期行为和稳定性的分析。第二版新增内容涵盖了近年来该领域的最新进展和技术革新。 《Markov Chains and Stochastic Stability》第二版由Sean Meyn和Richard L. Tweedie撰写，出版日期为2009年4月27日。

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  • 马尔科夫链与随机稳定性（第二版）
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    本书《马尔科夫链与随机稳定性（第二版）》深入探讨了马尔科夫过程理论及其在概率模型中的应用，特别关注于系统的长期行为和稳定性的分析。第二版新增内容涵盖了近年来该领域的最新进展和技术革新。 《Markov Chains and Stochastic Stability》第二版由Sean Meyn和Richard L. Tweedie撰写，出版日期为2009年4月27日。
     
  • 马尔科夫链的稳定分布
    优质
    马尔科夫链的稳定分布是指当时间趋于无穷大时，系统状态概率分布趋向于一个固定值。它是理解随机过程长期行为的关键概念。 马尔可夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。在这个过程中，在已知当前信息的情况下，过去的状态对于预测未来状态是没有影响的。
     
  • 马尔科夫链的概念-马尔科夫链
    优质
    马尔科夫链是一种数学模型，描述一系列可能事件的状态序列，其中每个状态只依赖于前一个状态。该文介绍其基本概念与应用。 马尔科夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中一种具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。其主要特点包括：系统在每个时期所处的状态都是随机确定的；从一个时期到下一个时期的转变遵循一定的概率规则；而下一时期的状态仅由当前状态和转移概率决定（即无后效性）。本节课将重点介绍时间和状态均为离散化的马尔科夫链及其应用。
     
  • 马尔科夫随机过程与MATLAB
    优质
    本课程深入浅出地介绍马尔科夫随机过程的基本理论和应用技巧，并结合MATLAB软件进行实例演示，帮助学习者掌握该领域的知识和技能。 请给出一个简单的随机过程题目，并用MATLAB编写程序来实现它。
     
  • 马尔科夫预测模型.zip_马尔科夫_马尔科夫MATLAB_马尔科夫预测
    优质
    本资源包含马尔科夫预测模型的相关资料与代码，适用于使用MATLAB进行马尔科夫过程分析和预测的研究者及学习者。 马尔科夫预测模型的MATLAB实例包括理论指导和数据支持。
     
  • MATLAB与PPT中的马尔科夫链
    优质
    本教程介绍如何在MATLAB中构建及分析马尔科夫链模型，并展示如何将结果导出至PPT以进行清晰的技术汇报。 这是一份非常适合初学者的优质课程资源，非常值得下载和学习。
     
  • MATLAB与PPT中的马尔科夫链
    优质
    本简介探讨如何在MATLAB和PPT中应用马尔科夫链模型进行数据分析及演示制作，涵盖基本概念、编程实现和案例分析。 这是一份非常适合初学者的优质课程资源，非常值得下载和学习使用。
     
  • MATLAB中的马尔科夫链代码
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    本资源提供详细的MATLAB代码示例，用于构建和分析马尔科夫链模型。适合初学者学习基本概念及应用实践。 用MATLAB实现马尔可夫链。用MATLAB实现马尔可夫链。用MATLAB实现马尔可夫链。
     
  • 马尔科夫链的转移矩阵
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    马尔科夫链的转移矩阵描述了系统从一个状态转移到另一个状态的概率。它是理解和分析随机过程的关键工具，在统计学、物理学和计算机科学中有着广泛的应用。 华林香等人在《马尔可夫模型在一次能源消费预测中的应用——以福建省为例》一文中探讨了该模型的应用，并发表于2013年福建师范大学学报自然科学版第29卷第5期，页码为78-86。王锋在其著作《中国碳排放增长的驱动因素及减排政策评价》中分析了中国的碳排放问题及其相关政策的影响，此书由经济科学出版社出版发行于2011年。
     
  • Matlab中的马尔科夫链程序
    优质
    本简介介绍如何在MATLAB中编写和实现马尔科夫链程序，涵盖基本概念、状态转移矩阵构建及仿真模拟等关键步骤。 马尔科夫链在MATLAB中的应用是一个有趣的话题。马尔科夫链的概念相对简单：它假设某一时刻的状态转移概率仅依赖于前一状态。举个例子来说，如果每天的天气状况被视为一个状态的话，那么今天是否晴天只取决于昨天的天气情况，并不受更早之前天气的影响。 这种简化虽然可能有些过于严格，但确实能大大降低模型复杂度，在许多时间序列分析中得到广泛应用，比如循环神经网络（RNN）、隐马尔科夫模型（HMM）以及MCMC方法等。从数学的角度来看，如果我们的状态序列为...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,..., 那么在时刻 Xt+1 的条件概率仅依赖于 Xt ，即 P(Xt+1|...Xt-2,Xt-1,Xt) = P(Xt+1|Xt)。 既然某一状态的转移只与前一状态相关，我们只需计算任意两个状态下转换的概率即可定义出完整的马尔科夫链模型。下面将通过一个具体的例子来进一步解释这个概念。