Hva er et Markov tilfeldig felt?

Sentralt for å forstå et Markov tilfeldig felt er å ha et fast fundament for stokastisk prosess i sannsynlighetsteori.Stokastisk prosess viser en sekvens av tilfeldige muligheter som kan oppstå i en prosess over et kontinuum av tiden, for eksempel å forutsi valutasvingninger i valutautvekslingsmarkedet.Med et Markov tilfeldig felt erstattes imidlertid tiden med plass som opptar to eller flere dimensjoner og tilbyr potensielt bredere applikasjoner for å forutsi tilfeldige muligheter i fysikk, sosiologi, datasynoppgaver, maskinlæring og økonomi.ISing -modellen er prototypemodellen som brukes i fysikk.I datamaskiner brukes det oftest til å forutsi restaureringsprosesser for bilder.

Å forutsi tilfeldige muligheter og sannsynlighetene deres blir stadig viktigere på en rekke felt, inkludert vitenskap, økonomi og informasjonsteknologi.Fjern forståelse og regnskap for tilfeldige muligheter gjør at forskere og forskere kan gjøre raskere fremskritt innen forskning og modellere mer nøyaktige sannsynligheter, for eksempel å forutsi og modellere økonomiske tap fra orkaner av forskjellige intensiteter.Ved å bruke stokastisk prosess kan forskere forutsi flere muligheter og bestemme hvilke som er mest sannsynlige i en gitt oppgave.

Når den fremtidige stokastiske prosessen ikke er avhengig av fortiden, basert på den nåværende tilstanden, sies det å ha en Markov -egenskap, som er definert som en egenskap uten minne. Eiendommen kan reagere tilfeldig fra sin nåværende tilstand siden den manglerhukommelse.Markov -antagelsen er et begrep som er tilordnet den stokastiske prosessen når en eiendom antas å holde en slik stat;Prosessen kalles deretter Markovian eller en Markov -eiendom.Markov Random Field spesifiserer imidlertid ikke tid, men representerer heller et kjennetegn som henter sin verdi basert på umiddelbare nærliggende steder, snarere enn tid.De fleste forskere bruker en rettet grafmodell for å representere et Markov tilfeldig felt.

For å illustrere, når en orkan gjør landfall, hvordan orkanen opptrer og hvor mye ødeleggelse den forårsaker er direkte relatert til hva den møter når du gjør landfall.Orkaner holder ikke noe minne om ødeleggelse fra tidligere, men reagerer i henhold til umiddelbare miljøfaktorer.Forskere kan bruke Markov tilfeldig feltteori for å tegne potensielle tilfeldige muligheter for økonomisk ødeleggelse basert på hvordan orkaner har svart i lignende geografiske situasjoner.

Å bruke Markov tilfeldig felt er potensielt nyttig i en rekke andre situasjoner.Polarisasjonsfenomener i sosiologi er en slik anvendelse i tillegg til å bruke ISing -modellen for å forstå fysikk.Maskinlæring er også en annen applikasjon og kan vise seg å være spesielt nyttig for å finne skjulte mønstre.Priser og utforming av produkter kan ha nytte av å bruke teorien også.