マルコフ過程について
マルコフ過程
マルコフ過程（Markov Process）は、現在の状態だけが将来の状態に影響を与えるという特性を持つ確率過程です。つまり、現在の状態に至る過去の経歴や状況は将来に影響を及ぼさず、現在の状態だけで将来を予測することができます。この特性は「マルコフ性」と呼ばれます。
マルコフ過程の主な特徴
遷移確率: 状態から状態への遷移が確率的に決定されます。
メモリレス（無記憶性）: 現在の状態が将来の状態に対して全ての情報を提供し、過去の状態や経路は無関係です。
応用例
マルコフ過程はさまざまな分野で応用されています。以下にいくつかの例を挙げます：
経済学: 株価の変動や経済指標の予測
物理学: 粒子のランダムウォーク
コンピュータサイエンス: 自然言語処理、音声認識、機械学習アルゴリズム
マルコフ過程は、そのシンプルさと応用範囲の広さから、多くの研究分野で利用されています。
2024年12月12日 | カテゴリー：AUTODOCK VINA |
