马尔科夫预测法

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第一节基本原理一、基本概念1.随机变量、随机函数与随机过程一变量x能随机地取数据（但不能准确地预言它取何值）而对于每一个数值或某一个范围内的值有一定的概率那么称x为随机变量假定随机变量的可能值xi发生概率为Pi即P(x=xi)=Pi对于xi的所有n个可能值有离散型随机变量分布列：∑Pi=1对于连续型随机变量有∫P(x)dx=1在试验过程中随机变量可能随某一参数（不一定是时间）的变化而变化.如测量大气中空气温度变化x=x(h)随高度变化这种随参变量而变化的随机变量称为随机函数而以时间t作参变量的随机函数称为随机过程也就是说：随机过程是这样一个函数在每次试验结果中它以一定的概率取某一个确定的但预先未知的时间函数2、马尔科夫过程随机过程中有一类具有“无后效性性质”即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下过程在时刻t>to时所处的状态只和to时刻有关而与to以前的状态无关则这种随机过， 名称：马尔科夫预测法，我们己经对马尔科夫预测法进行杀毒，以保证您的安全下载马尔科夫预测法，下载的压缩文件如果需要密码那就是 http://www.xuehuiba.com，马尔科夫预测法的文件大小为543 KB。