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馬爾可夫過程

一種隨機過程，其未來機率由其最近的值決定。一個 隨機過程 x(t) 被稱為馬爾可夫過程，如果對於每個 n 和 t_1<t_2...<t_n，我們有

P(x(t_n)<=x_n|x(t_(n-1)),...,x(t_1)) =P(x(t_n)<=x_n|x(t_(n-1))).

這等價於

P(x(t_n)<=x_n|x(t) for all t<=t_(n-1)) =P(x(t_n)<=x_n|x(t_(n-1)))

(Papoulis 1984, p. 535).

另請參閱

Doob 定理

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參考資料

Bharucha-Reid, A. T. Elements of the Theory of Markov Processes and Their Applications. New York: McGraw-Hill, 1960.Papoulis, A. "Brownian Movement and Markoff Processes." Ch. 15 in Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, pp. 515-553, 1984.

在 上被引用

馬爾可夫過程

引用為

Weisstein, Eric W. "Markov Process." 來自 -- Wolfram 網路資源。 https://mathworld.tw/MarkovProcess.html

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