ergodic markov chain
简述什么是马尔科夫链
遍历马尔可夫链（ergodic MC）的极限分布收敛于其平稳分布 。马尔可夫链可被应用于蒙特卡罗方法中，形成马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC） ，也被用...
关于MCMC方法和Gibbs采样几个绕来绕去的理解问题...
马尔科夫链满足ergodic性质才可以收敛，这时这样的π分布叫做equilibrium distribution。参考资料：Markov chain搜索关键词equilibrium问题二：Gibbs采样依...
如何证明马尔科夫链一定会达到稳态
此时称马尔科夫链为ergodic. 至于如何快速判断一个转移矩阵是否是primitive matrix，这个我还真不知道。如果一个矩阵是primitive matrix，那么我们...
birth and death processes中文翻译
Markov chain : discret - time markov chains , classification of states , ergodic , stationary distribution . continuous - time markov chains , birth and death ...
简述什么是马尔科链?
一个不可约和正常返的马尔可夫链是严格平稳的马尔可夫链，拥有唯一的平稳分布。遍历马尔可夫链（ergodic MC）的极限分布收敛于其平稳分布 [1...
马尔科夫链预测分析的优势在于单选题
遍历马尔可夫链（ergodic MC）的极限分布收敛于其平稳分布。马尔可夫链可被应用于蒙特卡罗方法中，形成马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte ...
马尔可夫链中不变分布的意义是什么?
遍历定理（Ergodic Theorem）证明了对一些满足更强条件（遍历性）的马氏链，...意义的话，说一点。Limit distribution如果存在，必为 Stationary.所以满足一定条件的Markov Chain，当 t 趋于 无穷 的时候，X(t) 服从极限分布，...
为什么要使用MCMC方法?
Markov Chain Monte Carlo 的简称，像楼上几个人说的，在贝叶斯统计推论中的积分因为维度的关系常常是不可解的，这时候就需要做蒙特卡洛模拟（M...
时齐Markov链当中,平稳分布的极限状态的存在唯一性...
[2] Hairer, Martin, and Jonathan C. Mattingly. "Yet Another Look at Harris’ Ergodic Theorem for Markov Chains." Seminar on ...
鞅过程与马尔科夫过程是什么关系?
给定一个连续状态马尔科夫链（Markov Chain with Continuous State Space）：\left\{ Y_{k} \right\}，我们定义转移函数（测度论中称为随机...