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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/06/06 17:30:44
Markov nature, or without aftereffect, refers that the business evolution and evolement have nothing with the past condition, only inflenced by current status. Markov cham is the integrity of finite Markov process. It is defined as a kind of stochastic process that is the time discretization, with Markov nature and numerable collection in status volume. Supposed there is a stochastic practice system ∑.According to the ∑ development,time is discretized as 0,1,2.For each moment n, ∑ status is denoted by variable Xn(ω).Supposed Xn has m status, Xn is equal to 1,2,....m.The transfer probability of Xn from i to j is marked as Pη. If ∑ value is only dependent on Xn and transfer probability Pη, independent of Xn-1,Xn-2,it is characterized as Markov nature or without affereffect.

Markov 自然, 或没有余波，提到商务进化和 evolement 已经无与那过去情况, 只有现在状态的 inflenced。 Markov 可汗是有限 Markov 程序的正直。它被定义为一种随机程序程序哪一是那时间离散化, 藉由 Markov 自然和在状态体积中的可数收集。 推想有随机程序练习系统∑。依照∑发展,时间是使离散当做 0,1,2.为每片刻 n, ∑状态是藉着变数 Xn(ω) 指示.假如 Xn 有 m 状态, Xn 和 1,2 相等,....m.那移动从 i 到 j 的 Xn 的可能性是显着的当做 P η. 如果∑价值只在 Xn 上是受扶养者和移动可能性 P η, 不依赖 Xn-1 ， Xn-2,它是表示当做 Markov 自然或没有 affereffect的特色。

马尔可夫性质的，或没有后劲，是指该业务的演进和evolement没有过去条件下，只有inflenced由目前的状况。马尔可夫湛的完整性是有限马尔可夫过程。它的定义是一种随机过程，这是时间离散，与马尔可夫性质和地位numerable收集量。假定有一个随机实践系统∑.根据∑发展，时间是离散为0,1,2 。对于每一个时刻氮， ∑地位是指由变量中立（ ω ） 。支持的中立地位已米，中立是平等以1,2 ,.... m.The转移概率的中立从I至J标示为Pη 。如果∑值仅依赖于中立和转移概率Pη ，独立的中立- 1 ，中立- 2 ，它的特点是马尔可夫性质或不affereffect 。

马尔可夫性质的，或没有后劲，是指该业务的演进和evolement没有过去条件下，只有inflenced由目前的状况。马尔可夫湛的完整性是有限马尔可夫过程。它的定义是一种随机过程，这是时间离散，与马尔可夫性质和地位numerable收集量。假定有一个随机实践系统∑.根据∑发展，时间是离散为0,1,2 。对于每一个时刻氮， ∑地位是指由变量中立（ ω ） 。支持的中立地位已米，中立是平等以1,2 ,.... m.The转移概率的中立从I至J标示为Pη 。如果∑值仅依赖于中立和转移概率Pη ，独立的中立- 1 ，中立- 2 ，它的特点是马尔可夫性质或不affereffect 。其中一些不是专用名词的楼主改一下就行