什么是转移概率

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什么是转移概率

• 如何理解马尔可夫链？
  • 马尔可夫链可以看作是一个由一系列状态组成的序列，每个状态之间的转移是根据概率决定的。
• 为什么要使用转移概率？
  • 转移概率可以帮助我们了解各个状态之间的转换关系，进而预测未来状态的可能性。
• 示例
  • 假设有一个天气预测系统，它可以根据前一天的天气情况来预测明天的天气。我们可以将天气状态分为晴天、阴天、雨天三种。
    • 晴天 -> 阴天：0.3
    • 晴天 -> 雨天：0.1
    • 阴天 -> 晴天：0.2
    • 阴天 -> 雨天：0.4
    • 雨天 -> 晴天：0.3
    • 雨天 -> 阴天：0.2
      • 例如，如果今天是晴天，我们可以根据转移概率计算出明天是阴天的概率为0.3，明天是雨天的概率为0.1。
        • 同理，如果今天是阴天，我们可以计算出明天是晴天的概率为0.2，明天是雨天的概率为0.4。
          • 类似地，如果今天是雨天，明天是晴天的概率为0.3，明天是阴天的概率为0.2。
            • 通过这些转移概率，我们可以预测未来天气的可能性，为天气预报提供参考。
  • 在这个示例中，我们可以看到转移概率以层级的形式展示了各个状态之间的转换关系，帮助我们更好地理解马尔可夫链的转移过程。
• 总结
  • 转移概率是马尔可夫链中状态转移的概率，它可以帮助我们了解各个状态之间的转换关系，进而预测未来状态的可能性。通过转移概率的层级展示，我们可以更清晰地理解马尔可夫链的转移过程。