基于馬爾科夫模型的集束型裝備建模
發布時間:2017/11/27 21:30:40 訪問次數:359
馬爾科夫是彼得堡數學學派的代表人物,他子1906~1912年提出一種數學分析方法,R05107ANP-021即馬爾科夫鏈,同時開創對無后效性隨機過程的研究。馬爾科夫經過多次觀察試驗發現,在一個系統的狀態轉換過程中,第刀次轉換獲得的狀態常取決于前一次(第刀△次)試驗的結果。對于一個系統,由一個狀態轉至另―個狀態的過程中,存在著轉移概率,且這種 轉移概率可以依據其緊接的前一種狀態推算出來,與該系統的原始狀態和此次轉移前的馬爾科夫過程無關。馬爾科夫模型是描述馬爾科夫過程的統計模型,用來描述數學中具有馬 爾科夫性質的離散事件隨機過程。該過程中,在給定知識或信息的情況下,過去對于預測將來是無關的。
馬爾科夫是彼得堡數學學派的代表人物,他子1906~1912年提出一種數學分析方法,R05107ANP-021即馬爾科夫鏈,同時開創對無后效性隨機過程的研究。馬爾科夫經過多次觀察試驗發現,在一個系統的狀態轉換過程中,第刀次轉換獲得的狀態常取決于前一次(第刀△次)試驗的結果。對于一個系統,由一個狀態轉至另―個狀態的過程中,存在著轉移概率,且這種 轉移概率可以依據其緊接的前一種狀態推算出來,與該系統的原始狀態和此次轉移前的馬爾科夫過程無關。馬爾科夫模型是描述馬爾科夫過程的統計模型,用來描述數學中具有馬 爾科夫性質的離散事件隨機過程。該過程中,在給定知識或信息的情況下,過去對于預測將來是無關的。
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相關技術資料- 11-27基于馬爾科夫模型的集束型裝備建模
- 11-12超淺結對MOS電性參數的影響
- 10-28色標法也稱為色環標注法
- 相關IC型號
- R05107ANP-021
- 暫無最新型號
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