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马尔科夫链是一种描述状态转移的数学模型。

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简介：
一、回顾马尔科夫链的定义：马尔可夫链的核心概念。马尔可夫链，以数学家安德烈·马尔科夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是一种具有马尔可夫性质的离散时间随机过程，在数学领域中有着广泛的应用。其主要特征包括：系统在每个时间点所呈现的状态是随机的；从一个时间点到下一个时间点的状态转移遵循一定的概率规律；并且下个时间点的状态仅仅依赖于当前时间点所处的状态以及相应的转移概率，即具备“无后效性”的特性。本节课将重点阐述时间以及状态均为离散情况下的马尔科夫链及其相关的应用。

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  • 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。
     
  • 一步转移概率与马尔科夫链矩阵
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    本文章介绍了步转移概率及其在构建马尔可夫链中的重要性，并详细解释了如何利用这些概率来构造马尔可夫链矩阵。 二、一步转移概率与矩阵 回顾马尔科夫链的基本概念。 定义：设P表示由所有一步转移概率组成的矩阵，并且状态空间I={1,2,3,...}，则称此为系统状态的一步转移概率矩阵。它具有以下性质： (1) 每行元素之和等于1 (2) 所有元素非负 定义：条件概率 \( P_{ij}(n)=P(X_{n+1}=j|X_n=i) \)，在时刻n称为从状态i转移到状态j的一步转移概率，简称转移概率。
     
  • 马尔科夫链的概念-马尔科夫链
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    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。
     
  • 马尔科夫预测模型.zip_马尔科夫_马尔科夫MATLAB_马尔科夫预测
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    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。
     
  • 二状态转移、转移概率及状态转移矩阵——第六章 马尔科夫预测法完整版
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    本章节详细探讨了马尔科夫预测法中的核心概念，包括系统如何在两种或多种状态间转换及其概率计算方法，并介绍了描述这些转换的状态转移矩阵。 二. 状态转移、转移概率及状态转移矩阵 1. 状态转移和转移概率 状态转移是指系统从一个时期的状态Si转变为未来某时期的可能状态Sj的过程。而这种转变发生的可能性被称为转移概率，可以分为一次转移和多次转移的情况。
     
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    马尔可夫链模型是一种概率统计模型，描述了一种状态序列，其在未来某一时刻的状态仅由当前时刻的状态决定，而与过去的历史无关。 本段落将详细介绍马尔可夫链，并通过一系列简单实例帮助读者更好地理解这一概念。
     
  • 隐马尔可夫模型的参数估计与隐马尔科夫模型
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    本文探讨了隐马尔可夫模型（HMM）中的关键问题——参数估计，并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法，为读者提供了一个全面了解HMM的视角。 隐马尔可夫模型的参数包括： 1. 状态总数 N； 2. 每个状态对应的观测事件数 M； 3. 状态转移矩阵； 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布； 5. 起始状态。
     
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  • HSMM：一种基于隐马尔可夫模型的状态持续时间可变的扩展模型
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    HSMM是一种改进的隐马尔可夫模型，特别之处在于它能够处理和预测状态持续时间的变化，为序列数据建模提供了更灵活的选择。 HSMM（混合状态隐马尔可夫模型）是隐马尔可夫模型的一种扩展形式，它描述了每个潜在状态的持续时间是可以变化的。