Rantai Markov

Rantai Markov adalah proses stokastik yang menggambarkan urutan barisan yang mungkin di mana probabilitas setiap kejadian hanya bergantung pada keadaan yang dicapai pada kejadian sebelumnya.[1][2][3] Urutan tak terbatas yang dapat dihitung, di mana rantai bergerak pada langkah waktu diskrit, memberikan rantai Markov waktu diskrit (DTMC). Proses waktu kontinu disebut rantai Markov waktu kontinu (CTMC). Ini dinamai ahli matematika Rusia Andrei Markov.

Rantai Markov memiliki banyak aplikasi sebagai model statistik dari proses dunia nyata,,[1][4][5][6] seperti mempelajari sistem kendali jelajah pada kendaraan bermotor, antrian atau antrian pelanggan yang tiba di bandara, nilai tukar mata uang dan dinamika populasi hewan.

Proses Markov adalah dasar untuk metode simulasi stokastik umum yang dikenal sebagai rantai Markov Monte Carlo, yang digunakan untuk menyimulasikan pengambilan sampel dari distribusi probabilitas yang kompleks, dan telah menemukan aplikasi dalam statistik Bayesian, termodinamika, mekanika statistik, fisika, kimia, ekonomi, keuangan, sinyal pemrosesan, teori informasi, dan pemrosesan ucapan.

Referensi

  1. ^ a b Gagniuc, Paul A. (2017). Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation. USA, NJ: John Wiley & Sons. hlm. 1–235. ISBN 978-1-119-38755-8.
  2. ^ "Markov chain | Definition of Markov chain in US English by Oxford Dictionaries". Oxford Dictionaries | English. Diarsipkan dari asli tanggal 2017-12-15. Diakses tanggal 2017-12-14.
  3. ^ Definition at Brilliant.org "Brilliant Math and Science Wiki". Retrieved on 12 May 2019
  4. ^ Samuel Karlin; Howard E. Taylor (2 December 2012). A First Course in Stochastic Processes. Academic Press. hlm. 47. ISBN 978-0-08-057041-9. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 23 March 2017.
  5. ^ Bruce Hajek (12 March 2015). Random Processes for Engineers. Cambridge University Press. ISBN 978-1-316-24124-0. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 23 March 2017.
  6. ^ G. Latouche; V. Ramaswami (1 January 1999). Introduction to Matrix Analytic Methods in Stochastic Modeling. SIAM. hlm. 4–. ISBN 978-0-89871-425-8. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 23 March 2017.

Pranala luar


Ikon rintisan

Artikel bertopik matematika ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya.

Content Disclaimer

Informasi ini disarikan dari Wikipedia dan disajikan kembali untuk tujuan edukasi. Konten tersedia di bawah lisensi CC BY-SA 3.0. Kami tidak bertanggung jawab atas ketidakakuratan data yang bersumber dari kontribusi publik tersebut.

  1. The information displayed on this website is sourced in part or in whole from Wikipedia and has been adapted for the purpose of restating it. We strive to provide accurate and relevant information, however:
  2. There is no guarantee of absolute accuracy. Wikipedia is an open, collaborative project that can be edited by anyone, so information is subject to change.
  3. It is not intended to constitute professional advice. The content displayed is for informational and educational purposes only. For important decisions (e.g., medical, legal, or financial), please consult a professional.
  4. Content copyright. Wikipedia is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License (CC BY-SA). This means that content may be reused with appropriate attribution and shared under a similar license.
  5. Responsible use. Any risk arising from the use of information from this website is entirely the responsibility of the user.