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馬爾可夫鏈具體實(shí)例 什么是馬爾科夫鏈?

什么是馬爾科夫鏈?馬爾可夫分析方法1的主要優(yōu)點(diǎn)和局限性。主要優(yōu)點(diǎn):可以計(jì)算系統(tǒng)具有維修能力和多種降級(jí)狀態(tài)的概率。2. 局限性:(1)無(wú)論是故障還是維修,都假定狀態(tài)變化的概率是固定的。(2) 所有項(xiàng)目在

什么是馬爾科夫鏈?

馬爾可夫分析方法1的主要優(yōu)點(diǎn)和局限性。主要優(yōu)點(diǎn):可以計(jì)算系統(tǒng)具有維修能力和多種降級(jí)狀態(tài)的概率。

2. 局限性:(1)無(wú)論是故障還是維修,都假定狀態(tài)變化的概率是固定的。(2) 所有項(xiàng)目在統(tǒng)計(jì)上都是獨(dú)立的,因此未來(lái)狀態(tài)獨(dú)立于所有過(guò)去的狀態(tài),除非這兩個(gè)狀態(tài)緊密相連。(3) 有必要了解狀態(tài)變化的各種可能性。(4) 矩陣運(yùn)算知識(shí)復(fù)雜,非專(zhuān)業(yè)人員難以理解。

已知一步轉(zhuǎn)移概率矩陣,怎么證明該馬爾可夫鏈?zhǔn)潜闅v鏈?(一般方法?)?

馬爾可夫過(guò)程的主要特點(diǎn)是什么?

馬爾可夫過(guò)程是一種隨機(jī)過(guò)程。它的原始模型Markov鏈?zhǔn)?907年由俄羅斯數(shù)學(xué)家A.A.Markov提出的。該過(guò)程具有以下特點(diǎn):在已知當(dāng)前狀態(tài)(現(xiàn)在)的條件下,其未來(lái)演化(未來(lái))不依賴(lài)于過(guò)去演化(過(guò)去)。例如,森林中動(dòng)物數(shù)量的變化就是一個(gè)馬爾可夫過(guò)程。在現(xiàn)實(shí)世界中,許多過(guò)程都是馬爾可夫過(guò)程,如液體中粒子的布朗運(yùn)動(dòng)、傳染病感染人數(shù)、車(chē)站候車(chē)人數(shù)等。1931年,A.H.Kolmogorov用微分方程等分析方法研究了這類(lèi)過(guò)程,為馬爾可夫工藝奠定了理論基礎(chǔ)。

九章能窮舉圍棋變化嗎?能不能利用九章算法戰(zhàn)勝阿爾法狗?

看來(lái)你不知道九章是什么

!第九章不是一個(gè)經(jīng)典的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它不能玩“計(jì)算”,所以它不能解決你問(wèn)的問(wèn)題。

順便說(shuō)一下,九章計(jì)算機(jī)嚴(yán)格來(lái)說(shuō)不是計(jì)算機(jī),它是做概率模型試驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)儀器。潘建偉的團(tuán)隊(duì)這次做了一次“取樣”,將50個(gè)完全相同的單模壓縮態(tài)輸入到100模超低損耗干涉線中,并用100個(gè)高效單光子探測(cè)器對(duì)高斯玻色進(jìn)行取樣。輸出狀態(tài)的空間維數(shù)達(dá)到了10的30次方,采樣率比最先進(jìn)的超級(jí)計(jì)算機(jī)快14倍。

也就是說(shuō),九章不做“計(jì)算”,而做“建?!?,通過(guò)概率模型來(lái)“推測(cè)”結(jié)論,把數(shù)學(xué)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為物理問(wèn)題,這樣的問(wèn)題將來(lái)會(huì)很多。你提到的是一個(gè)“排列組合”問(wèn)題,量子計(jì)算機(jī)無(wú)法解決!