马尔科夫模型的一些理解

数学上的定义即便看明白,我也没法记忆下来,目前个人理解是: 已知系统t时刻状态P(t), 状态间转移的几率矩阵是M(P,Q),其中每一个元素M(p,q)表示t时刻处于状态q,t+1时刻处于状态p的几率. 那么有 P(t+1)=M×P(t) P ( t + 1 ) = M × P ( t ) 当上式中的 t→+∞ t → + ∞ 时,引入个稳态分布的概念,即 web P(t)=P(t+1)=M×P(

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