Зміст
9 відносини: Розподіл ймовірностей, Стохастична матриця, Матриця (математика), Марков Андрій Андрійович, Марковська властивість, Марковський процес, Випадкова величина, Ергодичність, Ланцюги Маркова з неперервним часом.
- Марковські моделі
- Марковські процеси
- Теорія графів
Розподіл ймовірностей
гральних кісток В математиці та статистиці розпо́діл ймові́рностей (який має математично описуватися функцією розподілу ймовірностей), ставить у відповідність кожному інтервалу ймовірність таким чином, що аксіоми ймовірностей виконуються.
Переглянути Ланцюги Маркова і Розподіл ймовірностей
Стохастична матриця
Стохасти́чна ма́триця — матриця, усі елементи якої є невід'ємними і сума елементів рядків чи стовпців рівна одиниці.
Переглянути Ланцюги Маркова і Стохастична матриця
Матриця (математика)
Ма́триця — математичний об'єкт, записаний у вигляді прямокутної таблиці чисел (чи елементів кільця), він допускає операції (додавання, віднімання, множення та множення на скаляр).
Переглянути Ланцюги Маркова і Матриця (математика)
Марков Андрій Андрійович
Андрі́й Андрі́йович Ма́рков (*14 червня 1856, Рязань — †20 липня 1922, Петроград) — російський математик, представник петербурзької математичної школи.
Переглянути Ланцюги Маркова і Марков Андрій Андрійович
Марковська властивість
броунівського руху для часу 0 ≤ t ≤ 2. Броунівський рух має марковську властивість, оскільки зміщення частинки не залежить від її попередніх зміщень. У теорії ймовірностей та статистиці термін ма́рковська власти́вість (Markov property) відноситься до властивості в стохастичного процесу.
Переглянути Ланцюги Маркова і Марковська властивість
Марковський процес
Ма́рковський проце́с — це випадковий процес, конкретні значення якого для будь-якого заданого часового параметру t+1 залежать від значення у момент часу t, але не залежать від його значень у моменти часу t-1, t-2 і т.
Переглянути Ланцюги Маркова і Марковський процес
Випадкова величина
Випадкова величина (Random variable) — величина, можливими значеннями якої є результат випробування випадкового явища.
Переглянути Ланцюги Маркова і Випадкова величина
Ергодичність
Ергоди́чність — спеціальна властивість деяких (динамічних) систем, яка полягає в тому, що в процесі еволюції такої системи майже кожна точка її з певною ймовірністю проходить поблизу будь-якої іншої точки системи.
Переглянути Ланцюги Маркова і Ергодичність
Ланцюги Маркова з неперервним часом
У теорії ймовірностей ланцюгом Маркова з неперервним часом називається випадковий процес визначений у неперервному часовому проміжку, що приймає значення у деякій скінченній чи зліченній множині і задовольняє властивість Маркова.
Переглянути Ланцюги Маркова і Ланцюги Маркова з неперервним часом
Див. також
Марковські моделі
- PageRank
- Алгоритм Вітербі
- Ентропійна швидкість
- Ланцюг Маркова
- Ліла (гра)
- Марковська властивість
- Марковська модель
- Методи Монте-Карло марковських ланцюгів
- Навчання з підкріпленням
- Принцип детальної рівноваги
- Прихована марковська модель
- Стохастична матриця
- Теорія масового обслуговування
- Фільтр Калмана
Марковські процеси
- Ланцюг Маркова
- Ланцюги Маркова з неперервним часом
- Марковська властивість
- Марковський процес вирішування
- Пуассонівський процес
- Рівняння Чепмена — Колмогорова
- Теорема Перрона — Фробеніуса
Теорія графів
- Ізоморфізм графів
- Інваріант графа
- Вершина (теорія графів)
- Відстань (теорія графів)
- Гомеоморфізм графів
- Граф (математика)
- Граф Петерсена
- Ланцюг Маркова
- Орієнтований граф
- Парадокс дружби
- Петля (теорія графів)
- Розфарбовування графів
- Словник термінів теорії графів
- Степінь вершини (теорія графів)
- Сім мостів Кеніґсберґа
- Теорія графів
- Теорія мереж
- Тотальне розфарбування
- Транзитивне скорочення
Також відомий як Маркова ланцюг, Марковський ланцюг, Історія марковських ланцюгів, Ланцюг Маркова.