Wat is een willekeurig veld van Markov?
Centraal bij het begrijpen van een willekeurig veld Markov is een stevige basis van het stochastisch proces in de waarschijnlijkheidstheorie. Stochastisch proces toont een reeks willekeurige mogelijkheden die kunnen optreden in een proces gedurende een continuüm van tijd, zoals het voorspellen van valutaschommelingen in de markt voor valuta -uitwisselingen. Met een willekeurig veld Markov wordt de tijd echter vervangen door ruimte die twee of meer dimensies inneemt en mogelijk bredere toepassingen biedt voor het voorspellen van willekeurige mogelijkheden in de natuurkunde, sociologie, computer vision -taken, machine learning en economie. Het eSing -model is het prototypemodel dat in de fysica wordt gebruikt. In computers wordt het meestal gebruikt om beeldherstelprocessen te voorspellen.
Het voorspellen van willekeurige mogelijkheden en hun kansen worden steeds belangrijker op een aantal gebieden, waaronder wetenschap, economie en informatietechnologie. Stevig begripvolle en boekhouding voor willekeurige mogelijkheden stelt wetenschappers en onderzoekers in staat om snellere vooruitgang te boeken in ResEarch en model nauwkeuriger kansen, zoals het voorspellen en modelleren van economische verliezen door orkanen van verschillende intensiteiten. Met behulp van het stochastisch proces kunnen onderzoekers meerdere mogelijkheden voorspellen en bepalen welke het meest waarschijnlijk zijn in een bepaalde taak.
Wanneer het toekomstige stochastische proces niet afhankelijk is van het verleden, op basis van zijn huidige status, wordt gezegd dat het een Markov -eigenschap heeft, die wordt gedefinieerd als een eigenschap zonder geheugen. De eigenschap kan willekeurig reageren uit zijn huidige status omdat het geheugen mist. Markov -veronderstelling is een term die is toegewezen aan het stochastische proces wanneer wordt aangenomen dat een eigenschap een dergelijke staat vasthoudt; Het proces wordt vervolgens Markovian of een Markov -eigenschap genoemd. Markov Random Field geeft echter geen tijd aan, maar vertegenwoordigt eerder een kenmerk dat de waarde ervan afleidt op basis van onmiddellijke aangrenzende locaties, in plaats van tijd. De meeste onderzoekers gebruiken een niet -gerichte GRAPH -model om een Markov -willekeurig veld weer te geven.
Om te illustreren, wanneer een orkaan aanlanding maakt, hoe de orkaan handelt en hoeveel vernietiging het veroorzaakt, is direct gerelateerd aan wat het tegenkomt bij het aanlanding. Orkanen hebben geen herinnering aan vernietiging in het verleden, maar reageren volgens onmiddellijke omgevingsfactoren. Wetenschappers zouden de willekeurige veldtheorie van Markov kunnen gebruiken om potentiële willekeurige mogelijkheden van economische vernietiging te verwezenlijken op basis van hoe orkanen in vergelijkbare geografische situaties hebben gereageerd.
Het gebruik van Markov Random Field is potentieel nuttig in verschillende andere situaties. Polarisatieverschijnselen in de sociologie zijn zo'n toepassing en gebruiken het eSing -model bij het begrijpen van fysica. Machine learning is ook een andere toepassing en kan bijzonder nuttig zijn bij het vinden van verborgen patronen. Prijzen en het ontwerp van producten kunnen ook profiteren van het gebruik van de theorie.