Markov kette

markov kette

Markov - Ketten. Zur Motivation der Einführung von Markov - Ketten betrachte folgendes Beispiel: Beispiel. Wir wollen die folgende Situation mathematisch. es einen Wahrscheinlichkeitsraum (Ω,F,P) gibt auf dem wir jeweils die Markovkette definieren können. Hier diskutieren wir kurz die Existenz solcher. Zusammenfassung: Eine Markow - Kette ist eine spezielle Klasse von mit deren Hilfe viele Probleme, die als absorbierende Markov - Kette gesehen werden.

Video

Beispiel Hidden Markov Model (HMM) zur Klassifizierung von Aktivitäten mit iPhone

Markov kette - nichts anderes

Zum Teil sind aber zur Abgrenzung mit Markow-Ketten Prozesse in diskreter Zeit diskreter Zustandsraum gemeint und mit Markow-Prozessen Prozesse in stetiger Zeit stetiger Zustandsraum. Man unterscheidet Markow-Ketten unterschiedlicher Ordnung. Absorbierende Zustände sind Zustände, welche nach dem Betreten nicht wieder verlassen werden können. Ein Beispiel sind Auslastungen von Bediensystemen mit gedächtnislosen Ankunfts- und Bedienzeiten. Hier muss bei der Modellierung entschieden werden, wie das gleichzeitige Auftreten von Ereignissen Ankunft vs. Wir wollen nun wissen, wie sich das Wetter entwickeln wird, wenn heute die Sonne scheint. Meist entscheidet man sich dafür, künstlich eine Abfolge der gleichzeitigen Ereignisse einzuführen. Mit achtzigprozentiger Wahrscheinlichkeit regnet es. Wir starten also fast sicher im Zustand 1. Gelegentlich werden auch Markow-Ketten n -ter Ordnung untersucht. Zum Teil sind aber zur Abgrenzung mit Markow-Ketten Prozesse in diskreter Zeit diskreter Zustandsraum gemeint und mit Markow-Prozessen Prozesse in stetiger Zeit stetiger Zustandsraum. Ein Beispiel sind Auslastungen von Bediensystemen mit gedächtnislosen Ankunfts- und Bedienzeiten.

0 Gedanken zu “Markov kette

Hinterlasse eine Antwort

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind markiert *