文書の過去の版を表示しています。


マルコフ性とマルコフ過程

時間をtで表し、時間の経過とともに変化する状態X[t]を考える。 時間の間隔は等間隔とし、整数で表す。

X[0], X[1], …, X[t-1],X[t],X[t+1],…は時間の添え字を持つ確率変数の列である。 この確率変数の列は(離散時間)確率過程と呼ばれる。 任意の時点tより昔の確率変数の実現値の列x[0], x[1], …, x[t-1]を時点tより前の履歴(history)といい、H[t-]と記す。

任意の時点tの状態X[t]の、それ以前のすべての時点の履歴を与えた条件付き確率分布Pr[X[t]=i|H[t-]] = Pr[X[t]=i|X[t-1]=x[t-1],X[t-2]=x[t-2],X[t-3]=x[t-3],…]が、直前の1時点のみを与えて定まる、すなわちPr[X[t]=i|H[t-]] = Pr[X[t]=i|X[t-1]=x[t-1]]を満たす時、その確率過程はマルコフ性を持つという。

マルコフ性を持つ確率過程をマルコフ過程という。

以上ではX[t]が離散確率変数の場合を紹介したが、連続確率変数でも条件付き確率密度関数を用いて、同様の議論が展開できる。 それを連続状態離散時間マルコフ過程という。

現在の時点をt、少し先の未来の時点をt+1と置くと、 Pr[X[t+1]=i|H[t]] = Pr[X[t+1]=i|X[t]=x[t]] となり、未来を予測するのに、過去のすべてのデータを参照する必要はなく、現在の状態x[t]が必要なすべての情報である、ということにマルコフ性は等しい。

なお、互いに独立な確率変数の列もマルコフ性は満たす。

マルコフ連鎖の例

カバー目次第1章第2章第3章第4章第5章第6章索引閉じる
カバー0.20.7 0.1
目次00.40.6 0.1
第1章 0.50.3 0.10.1
第2章 0.50.3 0.10.1
第3章 0.50.3 0.10.1
第4章 0.50.3 0.10.1
第5章 0.50.30.10.1
第6章 0.50.10.3
索引00.20.10.10.10.10.10.10.10.1
閉じる 1

markovchain

markovchainパッケージは、離散状態離散時間マルコフ過程(通称は離散マルコフ過程、あるいはマルコフ連鎖)をRで扱うのに便利な機能を提供する。

MDPtoolbox

MDPtoolboxパッケージは、マルコフ過程を少し拡張した、マルコフ決定過程をRで扱うのに便利な機能を提供する。