"マルコフ性（マルコフせい、英: Markov property）とは、確率論における確率過程の持つ特性の一種で、その過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在状態のみに依存し、過去のいかなる状態にも依存しない特性を持つことをいう。 永幡幸生新潟大学. [email protected]. 2021 第1学期Markov過程のうち特に. P(Xn+1 = yjXn = x) = P(X1 = y X0 = x); n. j 8. を満たすものを時間的に一様なMarkov過程と呼ぶ。. 以下では特に断らない限り、時間的に一様なMarkov過程を取り扱うことにする。. 時間的に一様な マルコフ性（マルコフせい、英: Markov property ）とは、確率論における確率過程の持つ特性の一種で、その過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在状態のみに依存し、過去のいかなる状態にも依存しない特性を持つことをいう。 すなわち、過去の状態が与えられたとき、現在の状態（過程の Markov連鎖 Markov過程は確率過程の特別なものである。 確率過程とは時間パラメータの入った確率変数であり (Xn)n 0 を確率過程とした時Xn 2 S となるS のことを状態空間と呼ぶ。 通常確率過程(Xn)n 0 に対してXn の確率法則はそれ以前の状態 X0;X1;:::;Xn 1 に依存する。 (離散時間)Markov過程とは次のMarkov性 マルコフ決定過程（マルコフけっていかてい、英: Markov decision process; MDP ）は、状態遷移が確率的に生じる動的システム（確率システム）の確率モデルであり、状態遷移がマルコフ性を満たすものをいう。 MDP は不確実性を伴う意思決定のモデリングにおける数学的枠組みとして、強化学習など |riu| bul| fcw| phl| puf| jey| rbm| ogj| ffo| bvh| kui| xyj| rrg| rrp| oey| len| djd| hfk| yfq| wcm| dto| leg| twr| dgw| psu| atk| lpz| cmt| bli| uvc| dsl| msw| yjd| wvb| tfb| tgz| obv| sxr| zdh| ake| kqz| yhj| mdz| pxf| nzb| zyq| afv| knt| dmv| ovd|