Abstract
Modern olasılık teorisi geçmiş verilerin bilinmesi ile geleceği
tahmin etmede şans süreçlerini kullanır. Şansa dayalı deneylerin bir dizisini
gözlemlediğimizde geçmiş verilerin hepsi gelecek deneyler için tahminimizi
etkileyebilir. 1907 de A.A Markov şans süreçlerinin önemli yeni bir tipi
üzerinde çalışmaya başladı. Markov zincirleri olarak adlandırılan bu süreçte
yapılan bir deneyin sonucu bir sonraki deneyin sonucunu etkileyebilir. Bir
sistemin (Markov modelinin) yapılandırılmasında süreç içerisinde belirlenmesi
gereken iki unsur vardır. Bu unsurlar sistemin mümkün durumlarını ve durumlar
arasında hareketin geçiş olasılıklarının belirlenmesini içerir. Markov zincirleri
stokastik süreçler olarak bilinen daha genel olasılık modellerinin özel bir
durumudur ve sistemin gelecek yörüngesinin sadece şu anki mevcut duruma
bağlı olduğunu yani geçmiş tüm durumlardan bağımsız olduğunu vurgular. Bu
makalede geçiş matrisi Kuadratik Programlama ile belirlenmektedir.
Details
| Primary Language | tr;en |
|---|---|
| Journal Section | Makaleler |
| Authors | |
| Publication Date | November 27, 2010 |
| Published in Issue | Year 2007 Volume: 21 Issue: 1 |
