Markov Random 필드 란 무엇입니까?

Markov Random Field 이해의 중심은 확률 이론에서 확률 적 과정의 확고한 토대를 갖고 있습니다. 확률 론적 프로세스는 통화 거래소 시장에서 통화 변동 예측과 같은 연속성에서 프로세스에서 발생할 수있는 일련의 임의 가능성을 묘사합니다. 그러나 Markov Random 필드를 사용하면 시간이 두 개 이상의 차원을 차지하는 공간으로 대체되며 물리, 사회학, 컴퓨터 비전 작업, 기계 학습 및 경제학에서 무작위 가능성을 예측하기위한 더 넓은 응용 프로그램을 제공합니다. Ising 모델은 물리학에 사용되는 프로토 타입 모델입니다. 컴퓨터에서는 이미지 복원 프로세스를 예측하는 데 가장 자주 사용됩니다.

과학, 경제 및 정보 기술을 포함한 여러 분야에서 임의의 가능성을 예측하고 확률이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 임의의 가능성을 확고하게 이해하고 설명하면 과학자와 연구원은 RES에서 더 빠르게 발전 할 수 있습니다.Earch와 모델은 다양한 강도의 허리케인의 경제적 손실을 예측하고 모델링하는 것과 같은보다 정확한 확률. 확률 론적 프로세스를 사용하여 연구원은 여러 가능성을 예측하고 주어진 작업에서 가장 가능성이 가장 높은 가능성을 결정할 수 있습니다.

미래의 확률 적 과정이 현재 상태에 따라 과거에 의존하지 않을 때, 그것은 Markov 속성을 가지고 있으며, 그것은 메모리가없는 속성으로 정의 된 것으로 알려져 있습니다. 재산은 메모리가 부족하기 때문에 현재 상태에서 무작위로 반응 할 수 있습니다. Markov 가정은 재산이 그러한 상태를 보유한다고 가정 할 때 확률 론적 프로세스에 할당 된 용어입니다. 그런 다음 프로세스를 Markovian 또는 Markov 속성이라고합니다. 그러나 Markov Random Field는 시간을 지정하지 않고 오히려 시간이 아닌 즉각적인 이웃 위치를 기반으로 값을 도출하는 특성을 나타냅니다. 대부분의 연구자들은 무단 GR을 사용합니다Markov 랜덤 필드를 나타내는 APH 모델.

허리케인이 착륙 할 때, 허리케인이 어떻게 행동하는지, 그리고 얼마나 많은 파괴가 일으키는지를 설명합니다. 허리케인은 과거의 파괴에 대한 기억을 가지고 있지 않지만 즉각적인 환경 적 요인에 따라 반응합니다. 과학자들은 마르코프 랜덤 필드 이론을 사용하여 허리케인이 비슷한 지리적 상황에서 어떻게 반응했는지에 따라 경제 파괴의 잠재적 인 무작위 가능성을 그래프로 만들 수있었습니다.

마르코프 랜덤 필드 사용은 다양한 다른 상황에서 잠재적으로 도움이됩니다. 사회학의 편광 현상은 물리학을 이해하는 데 Ising 모델을 사용하는 것뿐만 아니라 그러한 적용 중 하나입니다. 머신 러닝은 또 다른 응용 프로그램이며 숨겨진 패턴을 찾는 데 특히 유용 할 수 있습니다. 가격과 제품 설계는 이론을 사용하면 이점이있을 수 있습니다.