这是什么
大学阶段对马尔可夫链的学习将Further Maths的内容扩展到对长期行为的正式证明,包括平稳分布(长期处于每个状态的概率)和收敛条件。
为什么重要
马尔可夫链支撑着现代计算机科学中一些最重要的算法——包括在整个贝叶斯统计和机器学习中用于对原本难以处理的概率分布进行采样的马尔可夫链蒙特卡罗方法。
考试小贴士
要求出平稳分布,建立并求解πP = π(其中P是转移矩阵),并附加概率总和为1的条件——忘记这个求和为1的条件会使系统有无穷多解,而不是唯一解。
大学阶段对马尔可夫链的学习将Further Maths的内容扩展到对长期行为的正式证明,包括平稳分布(长期处于每个状态的概率)和收敛条件。
马尔可夫链支撑着现代计算机科学中一些最重要的算法——包括在整个贝叶斯统计和机器学习中用于对原本难以处理的概率分布进行采样的马尔可夫链蒙特卡罗方法。
要求出平稳分布,建立并求解πP = π(其中P是转移矩阵),并附加概率总和为1的条件——忘记这个求和为1的条件会使系统有无穷多解,而不是唯一解。