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首先乙個非常值得提醒的就是，我們在學習隨機過程的基礎理論的時候會經常講，但是到了介紹某幾個具體的隨機過程的詳細知識的時候總會忘記，那就是乙個非常重要的前提：它是乙個平穩隨機過程。注意了，一定是平穩的，不平穩的基本上現在不涉及，不研究。
然後是提到了馬爾科夫鏈的狀態轉移圖和狀態轉移矩陣，這兩者可以相互推出。這裡要提的就是狀態轉移圖是乙個非常有用的分析方法，常常在數位電路設計中用到，雖然兩者的表現形式可能不同，但是基本的思想還是一致的。有些問題就可以通過這種方法非常直觀地展現出來，或者輔助思考。
首達時間和首達概率，這個概念還是有用的，下面會結合例子進行說明：
首達時間，馬爾科夫鏈，從狀態i開始，第一次到達狀態j的步數或時間，而首達概率則是從狀態i開始，經歷n步，首次到達狀態j的概率，記為
馬爾可夫隨機場 馬爾可夫隨機鏈
馬爾可夫過程是指下乙個時間點的值只與當前值有關係，與以前沒有關係 馬兒可夫隨機場 1馬兒可夫性質 它指的是乙個隨機變數序列按時間先後關係依次排開的時候，第n 1時刻的分布特性，與n時刻以前的隨機變數的取值無關 2隨機場 當給每乙個位置中按照某種分布隨機賦予相空間的乙個值之後，其全體就叫做隨機場 馬爾...
馬爾可夫鏈
馬爾可夫鏈，因安德烈 馬爾可夫 a.a.markov，1856 1922 得名，是指數學中具有馬爾可夫性質的離散事件 隨機過程 該過程中，在給定當前知識或資訊的情況下，過去 即當前以前的歷史狀態 對於 將來 即當前以後的未來狀態 是無關的。x1,x2,x3.馬爾可夫鏈 markov chain 描述...
馬爾可夫鏈
定義設 是乙個隨機過程，如果 在 t0 時刻所處的狀態已知，它在時刻 t t0 所處的狀態的條件分布與其在 t0 之前所處的狀態無關。通俗地說，就是在知道過程現在的條件下，其將來的條件分布不依賴於過去，則稱 隨機過程 具有馬爾可夫 markov 性 是乙個隨機過程，若其滿足馬爾可夫性，則稱其為馬爾可...