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极限分布与周期性 1. 返回次数收敛性1.1. 时间 n n n前访问 y y y次数的极限分布1.2. 时间 n n n前访问 z z z的次数-比率极限定理 2. p n ( x , y ) p_n(x,y) pn​(x,y)的极限分布(非周期情形)2.1. 周期的定义和性质2.2. 不可约+非周期+有平稳分布 → ρ n ( x , y ) \rightarrow \rho^n(x

平稳测度 2. 两测度存在唯一的充要条件2.1. 不可约马氏链可逆测度存在的充要条件2.2. 平稳测度存在性的充分条件2.3. 平稳测度关于数乘唯一的充分条件2.4. 平稳分布存在唯一的条件 3. 平稳测度与平稳分布的关系 2. 两测度存在唯一的充要条件 大多数链都没有可逆测度, 因为如果存在一对满足 p ( x , y ) > 0 p(x, y)>0 p(x,y)>

马氏链的构造及马氏性 1. 马氏链的构造 本节首先构造马氏链, 即构造活动概率空间: 在序列空间中构造 P x , P μ P_x,P_\mu Px

本文是利用蒙特卡罗算法对马氏链过程的模拟。假设有10个状态，从每个状态到与之相邻状态的概率是相同的，仿真次数为1000，及进行了1000次状态转移。我们以动画的形式再现了状态转移的过程，并记录了到达每个状态的次数，具体实现如下： close all;clc;clear; figure; s=1;n=1000;r=1; % 圆圈的半径title('等概率情况的计算机模拟')set(

文章简单易懂，🛹🛹🛹 不可能学不会🧑‍🎓🧑‍🎓🧑‍🎓 文章目录 前言一、马尔可夫链是什么？二、时齐马氏链的转移矩阵1.一步转移矩阵2.多步转移矩阵 三、时齐马氏链实际应用1.题目一理论解答实验测试 操作使用教程矩阵维数的调整数据的输入 总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器

离散时间马尔科夫链的典型应用 文章目录 离散时间马尔科夫链的典型应用0. 概述1. Page Rank1.1 背景1.2 模型建立1.3 模型求解 2. MCMC2.1 概述2.2 实现思路2.3 具体实现2.3.1 第一步：细致平衡2.3.2 第二步：构成一步转移矩阵P2.3.3 第三步：运行马氏链 3. 隐马尔科夫模型3.1 概述3.2 计算隐马尔科夫模型观测数据的概率3.2.1 直