markov process是什么意思，markov process的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

马尔可夫过程

By using vector Markov process method.

利用向量马氏过程方法。

Any system that can be described in this manner is a Markov process.

任何可以被描述成为这样一种形式的系统就是马尔科夫过程。

Markov Process Model has been widely used in system reliability evaluation.

马尔科夫过程模型已经广泛地应用于系统可靠性评价中。

We find optimal stopping rules by using the weak infinitesimal generator of markov process.

利用弱无穷小算子，我们找出了最优停时规则。

A three-state Markovian model of the F-PRMA system is developed based on Markov process theory.

利用马尔可夫过程理论为F - PR MA协议系统建立了三状态简化模型。

马尔科夫过程（Markov Process），也称为马尔可夫链（Markov Chain），是一类重要的随机过程。它是一种具有马尔科夫性质的随机过程，即在已知当前状态下，其未来状态的概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。

The weather tomorrow only depends on the weather today, not on the weather yesterday or any day before that. This is an example of a Markov process. （明天的天气只取决于今天的天气，而不取决于昨天或之前的任何一天。这是马尔可夫过程的一个例子。）
在自然语言处理领域中，马尔科夫过程被广泛应用于语音识别、机器翻译和文本生成等任务中。

马尔科夫过程常被用于模拟时间序列数据中的随机变量。例如，通过构建一个马尔科夫模型，可以预测某个系统在不同时间点的状态，并计算其在不同状态下的概率分布。

此外，在自然语言处理领域中，马尔科夫过程也常被用于建模文本生成过程。通过分析大量文本数据，可以构建一个马尔科夫模型，该模型可以自动生成与原始文本相似的新文本。

马尔科夫过程是一种随机过程，其状态在时间上是离散的，并且满足马尔科夫性质。也就是说，在已知当前状态下，其未来状态的概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。这种性质使得马尔科夫过程具有较强的预测能力，从而被广泛应用于模拟时间序列数据中的随机变量，以及自然语言处理领域中的文本生成任务等。

马尔科夫过程没有明显的反义词，但与之相对应的概念包括非马尔科夫过程、自回归模型等。