[컴퓨터 이론] 마코브 (Markov) 알고리즘

소개글

마코브 이론에 대한 개념, 방법을 기술한다..

목차

마코브 연쇄개념
마코브 연쇄개념 정의
마코브 분석
확률과정, 마코브 과정, 마코브 연쇄
마코브 연쇄의 예
▣ 상태전이도(state transition diagram)
▣ 전이확률 행렬(transition probability matrix) 또는 전이행렬(transition matrix)
▣ 확률나무에 의한 2달후 점유율 예측
▣ 전이행렬에 의한 직접 계산
안정상태분석
▣ 안전상태란
▣ 안정상태조건
시스템 상태의 분류
▣ 도달가능, 동치류, 기약 마코브 연쇄
▣ 일시상태, 재귀상태, 흡수상태

본문내용

마코브 연쇄개념

이산형 확률 과정 { X(t): t ³ 0 } 즉 1시간, 1일, 1월 또는 1년 등 어떤 단위 시간(마다 어떤)상태에 있는 형태인 확률과정이다. 반드시 동일 시간 간격은 아니더라도 1세대, 1주기 등 단계적으로 순서가 붙여진 경우에는 그 단계를 시간의 1단위의 형태로 생각함으로써 마코브연쇄로 취급한다. An = 0, 1, 2, … 이고 그 확률 법칙이 확률 변수 X(n)을 따르는 형태인 확률과정 X(n) = i 는 시간 n(n=0, 1,2, …) 이고 상태 i(i=0, 1, 2, …)인 것을 나타낸다.

참고 자료

없음