O que é um campo aleatório de Markov?

Central para entender um campo aleatório de Markov está tendo uma base firme de processo estocástico na teoria da probabilidade. O processo estocástico mostra uma sequência de possibilidades aleatórias que podem ocorrer em um processo ao longo de um continuum de tempo, como prever flutuações de moeda no mercado de trocas de moeda. Com um campo aleatório de Markov, no entanto, o tempo é substituído por espaço que ocupa duas ou mais dimensões e oferece aplicações potencialmente mais amplas para prever possibilidades aleatórias em física, sociologia, tarefas de visão computacional, aprendizado de máquina e economia. O modelo de ising é o modelo de protótipo usado na física. Nos computadores, é mais frequentemente usado para prever processos de restauração de imagens.

Prevendo possibilidades aleatórias e suas probabilidades é cada vez mais importante em vários campos, incluindo ciência, economia e tecnologia da informação. Compreender firmemente e contabilizar possibilidades aleatórias permite que cientistas e pesquisadores façam avanços mais rápidos em resEarch e modelam probabilidades mais precisas, como prever e modelar perdas econômicas de furacões de várias intensidades. Usando o processo estocástico, os pesquisadores podem prever múltiplas possibilidades e determinar quais são mais prováveis ​​em uma determinada tarefa.

Quando o futuro processo estocástico não depende do passado, com base em seu estado atual, diz -se que possui uma propriedade de Markov, que é definida como uma propriedade sem memória. A propriedade pode reagir aleatoriamente de seu estado atual, pois não possui memória. A suposição de Markov é um termo atribuído ao processo estocástico quando se supõe que uma propriedade mantenha esse estado; O processo é então denominado propriedade de Markovian ou Markov. O campo aleatório de Markov, no entanto, não especifica o tempo, mas representa uma característica que deriva seu valor com base em locais vizinhos imediatos, e não no tempo. A maioria dos pesquisadores usa um GR não direcionadoModelo APH para representar um campo aleatório de Markov.

Para ilustrar, quando um furacão atinge o aterrissagem, como o furacão age e a quantidade de destruição que causa está diretamente relacionada ao que encontra ao fazer o aterrissagem. Os furacões não têm memória da destruição passada, mas reagem de acordo com fatores ambientais imediatos. Os cientistas poderiam usar a teoria do campo aleatório de Markov para representar possíveis possibilidades aleatórias de destruição econômica com base em como os furacões responderam em situações geográficas semelhantes.

Fazer uso do campo aleatório de Markov é potencialmente útil em uma variedade de outras situações. Os fenômenos de polarização em sociologia são uma dessas aplicações, além de usar o modelo de ising na compreensão da física. O aprendizado de máquina também é outro aplicativo e pode ser particularmente útil para encontrar padrões ocultos. Os preços e o design de produtos também podem se beneficiar do uso da teoria.