Markov-proses

In waarskynlikheidsleer is 'n Markovproses 'n stogastiese proses wat soos volg gekarakteriseer word: Die toestand  op tydstip  is een van 'n eindige aantal in die reeks . Onder die aanname dat die proses slegs van tyd 0 tot tyd N loop en dat die aanvangs- en eindtoestande bekend is, word die toestandopeenvolging dan voorgestel deur 'n eindige vektor . 

Laat  die waarskynlikheid (kans dat dit sal gebeur) van die toestand ck op tyd k  bepaal deur alle toestande tot tyd k − 1 aandui. Veronderstel 'n proses sodanig dat  slegs van die vorige toestand  afhang en onafhanklik is van alle vorige toestande. Die proses sou bekend staan as 'n eerste-orde Markovproses. Dit beteken dat die waarskynlikheid om in 'n toestand ck te verkeer op tyd k, gegee alle toestande tot tyd k − 1 slegs van die vorige toestand afhang, d.w.s. ck−1 op tyd k − 1:

Vir 'n nde-orde Markovproses,

In die algemeen, vir die Viterbi-algoritme, word aangeneem dat die onderliggende proses 'n Markovproses is met die volgende eienskappe:

 eindige-toestand, dit beteken die getal M is eindig.

 diskrete-tyd, dit beteken dat oorgang van een toestand na 'n volgende dieselfde tydeenheid neem. 

 waargeneem in geheuelose ruis, dit beteken dat die opeenvolging van waarnemings waarskynlikheidsgewys slegs afhang van die vorige opeenvolging oorgange.

 Kyk ook 
 Markovketting
 Verborge Markovmodel

 Verwysings 
 P-E E. Bergner,  Dynamics of Markovian Particles; A kinetics of macroscopic particles in open heterogeneous systems  , (2005)

Kategorie:Statistiek
Kategorie:Stogastiese prosesse