タグ付けされた質問 「markov-chain」

2つの異なるマルコフチェーンがあり、それぞれに1つの吸収状態と既知の開始位置があります。チェーン1がチェーン2よりも少ないステップで吸収状態に達する確率を決定したいと思います。 特定のチェーンでnステップ後に吸収状態に達する確率を計算できると思います。遷移行列与えられた場合、nステップ後に吸収される確率はP n i jです。ここで、iは開始状態、jは吸収状態です。 。PPPんnnPん私はjPijnP^n_{ij}私iijjj ここからどこへ行くかは定かではありません。私が見た類似の問題にはサイコロが含まれます（たとえば、合計が8の前に合計が7になる）が、特定の合計を振る確率は一定であり、これまでのステップ数とは無関係であるため、簡単に解決できます。

9 probability  markov-chain  transition-matrix 

マルコフ連鎖モンテカルロはマルコフ連鎖に基づく方法であり、サンプルを直接抽出できない非標準分布から（モンテカルロ設定で）サンプルを取得できます。 私の質問は、マルコフ連鎖がモンテカルロサンプリングにとって「最先端」である理由です。別の質問かもしれませんが、モンテカルロサンプリングに使用できるマルコフ連鎖のような他の方法はありますか？（少なくとも文献を見ると）MCMCには（（a）周期性、均一性、詳細なバランスなどの条件に関して）深い理論上のルーツがあることを知っていますが、Monteに「比較可能な」確率モデル/方法があるかどうか疑問に思っていますマルコフ連鎖に似たカルロサンプリング。 質問の一部を混乱させた場合（または全体的に混乱したように思われる場合）にご案内ください。

9 sampling  mcmc  monte-carlo  markov-chain  stochastic-approximation 

質問：隠しマルコフモデルの賢明な実装の下の設定ですか？ 108,000観測データセット（100日間で取得）と2000、観測期間全体にわたるおおよそのイベントがあります。観測された変数が3つの離散的な値とることができる場所下図のようなデータルックスと赤の列は、イベント時間を強調表示、すなわちトンEさん：[1,2,3][1,2,3][1,2,3]tEtEt_E tEtEt_EtE−5tE−5t_{E-5} HMMトレーニング：私がすることを計画し訓練 Pgの上で示唆したように、複数の観測系列の方法論を使用して、すべての「プレイベントの窓」に基づき、隠れマルコフモデル（HMM）を。ラビナーの論文の 273 。うまくいけば、これにより、イベントにつながるシーケンスパターンをキャプチャするHMMをトレーニングできます。 l o g[ P（O b s e r v a t i o n s | HMM）]log[P(Observations|HMM)]log[P(Observations|HMM)]O b s e r v a t i o n sObservationsObservationstttt − 5t−5t-5 l o g[ P（O b s e r v a t i o …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

できと独立している。X I〜N （0 、1 ）xはIを、X J ∀ I ≠ Jバツ= （x1、x2、。。。バツ20）X=(x1,x2,...x20)X=(x_1, x_2,...x_{20})バツ私〜N（0 、1 ）xi∼N(0,1)x_i\sim N(0,1)バツ私、xjxi,xjx_i, x_j∀ I ≠ J∀i≠j\forall i\neq j ような、 少なくとも2つの連続する値とがあるサンプルを取得する確率はどのくらいですか？ ？x i x i + 1 { | x i | > 1.5 | x i + 1 | > 1.5 x i x i + 1 …

8 probability  markov-chain 

3×3のチェス盤での2人の王のランダムウォークについて質問があります。 各王はこのチェス盤上で等確率でランダムに動いています-垂直、水平、斜め。2人の王が同じチェス盤で互いに独立して動いています。どちらも同じ正方形から始まり、その後独立して移動します。 が無限大になると、それらの両方が同じ正方形にある時間の確率をどのように見つけることができますか？nnnnnnn

8 self-study  markov-chain  random-walk