马尔可夫性质 - 维基百科,自由的百科全书
马尔可夫性质(英語:Markov property)是概率论中的一个概念,因為俄國數學家安德雷·馬可夫得名[1]。当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下,其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态;换句话说,在给定现在状态时,它与过去状态(即该过程的历史路径)是条件独立的,那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。
数学上,如果为一个随机过程,则马尔可夫性质就是指
马尔可夫过程通常称其为(时间)齐次,如果满足
除此之外则被称为是(时间)非齐次的。齐次马尔可夫过程通常比非齐次的简单,构成了最重要的一类马尔可夫过程。
某些情况下,明显的非马尔可夫过程也可以通过扩展“现在”和“未来”状态的概念来构造一个马尔可夫表示。设为一个非马尔可夫过程。我们就可以定义一个新的过程,使得每一个的状态表示的一个时间区间上的状态,用数学方法来表示,即,
如果具有马尔可夫性质,则它就是的一个马尔可夫表示。 在这个情况下,也可以被称为是二阶马尔可夫过程。更高阶马尔可夫过程也可类似地来定义。
具有马尔可夫表示的非马尔可夫过程的例子,例如有移动平均时间序列。
最有名的马尔可夫过程为马尔可夫链,但不少其他的过程,包括布朗运动也是马尔可夫过程。
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[编辑]参考文献
[编辑]- ^ Markov, A. A. (1954). Theory of Algorithms. [Translated by Jacques J. Schorr-Kon and PST staff] Imprint Moscow, Academy of Sciences of the USSR, 1954 [Jerusalem, Israel Program for Scientific Translations, 1961; available from Office of Technical Services, United States Department of Commerce] Added t.p. in Russian Translation of Works of the Mathematical Institute, Academy of Sciences of the USSR, v. 42. Original title: Teoriya algorifmov. [QA248.M2943 Dartmouth College library. U.S. Dept. of Commerce, Office of Technical Services, number OTS 60-51085.]