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View Code? Open in Web Editor NEW讲述马尔科夫过程的一段实验代码,一般用在概率学中
讲述马尔科夫过程的一段实验代码,一般用在概率学中
马尔科夫模型常用语分析大量随机事件,随机事件的特点是一个离散事件发生之后,另一个离散事件将在前一个事件的条件下以一定的 概率发生.以天气的马尔科夫模型为例: 晴天-->70%晴天 -->20%多云 -->10%下雨 多云-->15%下雨 -->70%多云 -->15%晴天 下雨-->50%下雨 -->25%晴天 -->25%多云 需要注意的几个点: 1.任何一个节点引出的所有可能的总和必须等于100%,无论是多么复杂的系统,必然会在下一步发生若干事件中的一个事件 2.虽然这个天气系统在任一时间都只有三种可能,但是你可以用这个模型生成一个天气状态的无限次转移列表 3.只有当前节点的状态会影响后一天的状态.如果你在"晴天"节点上,即使当前100天都是晴天或雨天都没有关系,明天 晴天的概率还是70% 4.有些节点可能比其他节点较难到达,这个现象的原因用数学来解释非常复杂,但是可以直观的看出,在这个系统中任意时间节点上, 第二天是"雨天"的可能性(指向它的箭头概率之后下雨100%),比"晴天"和"多云"要小很多 很明显,这是一个很简单的系统,而马尔科夫模型可以演化成任意规模的复杂系统.实际上,谷歌的pagerank算法是基于马尔科夫模型, 把网站作为节点,入站/出站链接作为节点之间的连线.连接某一个节点的"可能性"表示一个网站的相对关注度.也就是说,如果我们的 天气系统表示一个微型互联网,那么"雨天"的页面等级相对比较低,而"多云"的页面等级相对比较高.
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