Mi az a Markov véletlenszerű mező?

A Markov véletlenszerű mező megértésének központi eleme a sztochasztikus folyamat szilárd alapja a valószínűségi elméletben.A sztochasztikus folyamat egy olyan véletlenszerű lehetőségek sorozatát ábrázolja, amelyek egy folyamat folyamán előfordulhatnak, például a valutaingadozások előrejelzésére a valutakészülékek piacán.A Markov véletlenszerű mezőjével azonban az időt olyan hely váltja fel, amely két vagy több dimenziót foglal el, és potenciálisan szélesebb körű alkalmazásokat kínál a fizika, a szociológia, a számítógépes látás feladatai, a gépi tanulás és a közgazdaságtan véletlenszerű lehetőségeinek előrejelzésére.Az Ising modell a fizikában használt prototípus modell.A számítógépekben leggyakrabban a kép helyreállítási folyamatainak előrejelzésére használják.

A véletlenszerű lehetőségek és valószínűségeik előrejelzése egyre fontosabb számos területen, ideértve a tudományt, a gazdaságot és az információs technológiát.A véletlenszerű lehetőségek szilárd megértése és elszámolása lehetővé teszi a tudósok és a kutatók számára, hogy gyorsabban haladjanak a kutatásban és a modellek pontosabb valószínűségeiben, például a különféle intenzitású hurrikánokból származó gazdasági veszteségek előrejelzése és modellezése.A sztochasztikus folyamat felhasználásával a kutatók több lehetőséget tudnak megjósolni, és meghatározzák, melyik a legvalószínűbb egy adott feladatban.

Ha a jövőbeli sztochasztikus folyamat nem függ a múlttól, annak jelenlegi állapota alapján, azt állítják, hogy Markov tulajdonsággal rendelkezik, amelyet memória nélküli tulajdonságként definiálnak. A tulajdonság véletlenszerűen reagálhat a jelenlegi állapotából, mivel hiányzikmemória.A Markov feltételezése a sztochasztikus folyamathoz rendelt kifejezés, amikor egy tulajdonság feltételezhetően ilyen állapotot tart;A folyamatot ezután Markoviannak vagy Markov -tulajdonságnak nevezik.A Markov Random Field azonban nem határozza meg az időt, hanem inkább egy olyan tulajdonságot képvisel, amely az értékét a közvetlen szomszédos helyek alapján, nem pedig az idő alapján származtatja.A legtöbb kutató nem irányított grafikonmodellt használ a Markov véletlenszerű mező ábrázolására.

A hurrikán landolásának szemléltetése, hogy a hurrikán hogyan cselekszik, és hogy mekkora pusztulást okoz, közvetlenül kapcsolódik ahhoz, amit a leszálláskor találkozik.A hurrikánok nem emlékeznek a múltbeli pusztításra, hanem a közvetlen környezeti tényezők szerint reagálnak.A tudósok felhasználhatják a Markov véletlenszerű terepi elméletét a gazdasági pusztítás lehetséges véletlenszerű lehetőségeinek grafikonjára annak alapján, hogy a hurrikánok hogyan reagáltak hasonló földrajzi helyzetekben.

A Markov véletlenszerű mező használata potenciálisan hasznos számos más helyzetben.A szociológiában a polarizációs jelenségek az egyik ilyen alkalmazás, valamint az Ising modell használata a fizika megértésében.A gépi tanulás szintén egy másik alkalmazás, és különösen hasznosnak bizonyulhat a rejtett minták megtalálásában.Az árképzés és a termékek kialakítása előnyös lehet az elmélet használatából is.