马尔可夫过程意思解释

马尔可夫过程(汉语拼音:mǎ ěr kě fū guò chéng),(Markov process),一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链,由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。该过程具有如下特性:在已知目前状态(现在)的条件下,它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变(过去)。例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程。在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人数、车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程。关于该过程的研究,1931年A.H.柯尔莫哥洛夫在《概率论的解析方法》一文中首先将微分方程等分析的方法用于这类过程,奠定了马尔可夫过程的理论基础。1951年前后,伊藤清建立的随机微分方程的理论,为马尔可夫过程的研究开辟了新的道路。1954年前后,W.费勒将半群方法引入马尔可夫过程的研究。流形上的马尔可夫过程、马尔可夫向量场等都是正待深入研究的领域。

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