क्या मार्कोव श्रृंखला एक परिमित राज्य मशीन के समान है?


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क्या एक परिमित राज्य मशीन सिर्फ मार्कोव श्रृंखला का कार्यान्वयन है? दोनों में क्या मतभेद हैं?


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आप एक मार्कोव श्रृंखला को एक FSM के रूप में सोच सकते हैं जिसमें संक्रमण संभावना से प्रेरित हैं
डॉ। बेलिसरियस

जवाबों:


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मार्कोव श्रृंखला को परिमित राज्य मशीनों द्वारा दर्शाया जा सकता है। विचार यह है कि एक मार्कोव श्रृंखला एक प्रक्रिया का वर्णन करती है जिसमें समय t + 1 पर एक राज्य में संक्रमण केवल समय टी पर राज्य पर निर्भर करता है। ध्यान रखने वाली मुख्य बात यह है कि एक मार्कोव श्रृंखला में बदलाव नियतात्मक के बजाय संभाव्य होते हैं, जिसका अर्थ है कि आप हमेशा सही निश्चितता के साथ नहीं कह सकते कि समय + 1 पर क्या होगा।

Finite-state मशीनों पर विकिपीडिया के लेखों में Finite Markov-chain प्रक्रियाओं पर एक उपधारा है , मैं इसे और अधिक जानकारी के लिए पढ़ने की सलाह दूंगा। साथ ही, मार्कोव श्रृंखला पर विकिपीडिया लेख में एक संक्षिप्त वाक्य है जो मार्कोव श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करने में परिमित राज्य मशीनों के उपयोग का वर्णन करता है। वह बताता है:

मार्कोव श्रृंखला के प्रतिनिधित्व के रूप में एक परिमित राज्य मशीन का उपयोग किया जा सकता है। स्वतंत्र और समान रूप से वितरित इनपुट संकेतों के एक क्रम को मानते हुए (उदाहरण के लिए, सिक्के के बॉट्स द्वारा चुने गए एक द्विआधारी वर्णमाला के प्रतीक), यदि मशीन समय n पर राज्य y में है, तो संभावना है कि यह समय n + 1 पर राज्य x पर जाता है केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर करता है।


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दरअसल, आप यहां एक मार्कोव श्रृंखला के बारे में जो दावा कर रहे हैं, वह 100% सही नहीं है। आपने यहां जो उल्लेख किया है वह "फर्स्ट-ऑर्डर मार्कोव प्रक्रिया" है। एक दूसरे क्रम के मार्कोव प्रक्रिया के लिए, अगला राज्य नवीनतम 2 समय चरणों के राज्यों पर निर्भर करेगा, ...... एक राज्य मशीन एक मार्कोव श्रृंखला का एक विशेष मामला है; चूंकि एक मार्कोव श्रृंखला प्रकृति में स्टोचस्टिक है। एक राज्य मशीन, जहाँ तक मुझे पता है, नियतात्मक है।
ए। इसहाक

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अयोग्य, मार्कोव शब्द का अर्थ है मार्कोव संपत्ति के साथ एक असतत-समय स्टोचस्टिक प्रक्रिया, जिसका अर्थ है कि यह पिछले राज्यों पर निर्भर नहीं करता है। मूल पोस्टर ने उच्च-ऑर्डर मार्कोव प्रक्रियाओं के बारे में नहीं पूछा, इसलिए वे वास्तव में प्रासंगिक नहीं हैं। परिमित राज्य मशीन आम तौर पर परिमित ऑटोमेटन के लिए एक शब्द है, ये प्रकृति में या तो नियतात्मक या गैर-नियतात्मक हो सकते हैं।
टिम सेग्विन

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जबकि एक मार्कोव श्रृंखला एक परिमित राज्य मशीन है, यह इसके संक्रमणों द्वारा स्टोकेस्टिक, यादृच्छिक, और संभावनाओं द्वारा वर्णित किया जाता है।


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इसके लिए धन्यवाद, वास्तव में मैं क्या देख रहा था।
स्टीफन माई

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क्या मैं कह सकता हूं, स्टोचैस्टिक परिमित राज्य ऑटोमेटा?
सौरदीप नंदा

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दोनों समान हैं, लेकिन यहां अन्य स्पष्टीकरण थोड़ा गलत हैं। केवल FSITE मार्कोव श्रृंखला को FSM द्वारा दर्शाया जा सकता है। मार्कोव श्रृंखला एक अनंत राज्य अंतरिक्ष के लिए अनुमति देते हैं। जैसा कि यह कहा गया था, एक मार्कोव श्रृंखला के बदलाव को संभावनाओं द्वारा वर्णित किया जाता है, लेकिन यह उल्लेख करना भी महत्वपूर्ण है कि संक्रमण संभावनाएं केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर कर सकती हैं। इस प्रतिबंध के बिना, इसे "असतत समय स्टोकेस्टिक प्रक्रिया" कहा जाएगा।


वास्तव में, मेरा मानना ​​है कि इसे "गैर-स्थिर" कहा जाएगा।
माइकल टैमिलो जूल

@ मिचेल मैं गलत हो सकता हूं, क्योंकि मैं इस विषय से बाहर हो गया हूं, लेकिन मुझे लगा कि "स्थिर" समय निर्भरता के बारे में था। मुझसे गलती हो सकती है, लेकिन यह ओर्थोगोनल लगता है।
टिम सेगिन

"प्रक्रिया" का उपयोग आम तौर पर "श्रृंखला" शब्द के निरंतर समय संस्करण को व्यक्त करने के लिए किया जाता है (संदर्भ: संभाव्यता सिद्धांत: एक संक्षिप्त पाठ्यक्रम, रोज़ानोव) और एक एफएसएम का प्रतिनिधित्व असीम या घटना-संचालित या गैर-निर्धारक के रूप में किया जा सकता है । राज्य के अलावा मैं केवल दूसरी निर्भरता की कल्पना कर सकता हूं।
माइकल टैमिलो

@ मिसेल "प्रक्रिया" एक सामान्य शब्द है। यह निरंतर समय या असतत समय हो सकता है। एक FSM को असीम रूप से प्रस्तुत नहीं किया जा सकता है, इसके नाम में शब्द परिमित है। आपके द्वारा प्रदान किया गया लिंक यह भी कहता है कि एक परिमित राज्य मशीन नहीं है। आपने मुझे नहीं बल्कि समय की निर्भरता को सामने लाया, लेकिन अनुक्रमिक प्रक्रियाओं में अनुक्रम सूचकांक को आमतौर पर समय माना जाता है। उस अर्थ में, हाँ एक असतत समय स्टोकेस्टिक प्रक्रिया गैर-स्थिर होगी, लेकिन यह वर्णनात्मक पर्याप्त नहीं है, क्योंकि यह संभवतः निरंतर समय भी हो सकता है। मैं एक सुपरसेट के लिए जा रहा था, मेरे नामकरण में पूरक नहीं।
टिम सेगिन

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कृपया इन पत्रों को पढ़ें:

प्रोबेबिलिस्टिक ऑटोमेटा और हिडन मार्कोव मॉडल (पियरे ड्यूपॉन्ट द्वारा) http://www.info.ucl.ac.be/~pdupont/pdupont/pdf/HMM_PA_pres_n4.pdf के बीच लिंक

[ब्रेन थ्योरी और न्यूरल नेटवर्क्स की हैंडबुक] सीक्वेंस प्रोसेसिंग के लिए हिडन मार्कोव मॉडल और अन्य परिमित स्टेट ऑटोमेटा http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.85.3344&rep=rep1&type=pdf


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मेरा मानना ​​है कि यह आपके सवाल का जवाब देना चाहिए:

https://en.wikipedia.org/wiki/Probabilistic_automaton

और, आप सही विचार पर हैं - वे लगभग समान, सबसेट, सुपरसेट और संशोधन हैं जो इस बात पर निर्भर करते हैं कि विशेषण श्रृंखला या ऑटोमेटन का वर्णन करता है। ऑटोमेटा आमतौर पर एक इनपुट भी लेता है, लेकिन मुझे यकीन है कि इनपुट के साथ 'मार्कोव-चेन' का उपयोग करने वाले कागजात रहे हैं।

गॉसियन डिस्ट्रीब्यूशन बनाम नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन के बारे में सोचें - एक ही विचार के अलग-अलग फील्ड। ऑटोमेटा कंप्यूटर विज्ञान से संबंधित है, मार्कोव संभावना और आंकड़ों से संबंधित है।


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यदि आंतरिक कामकाज के विवरण को एक तरफ छोड़ दें, तो परिमित अवस्था मशीन एक सादे मूल्य की तरह है, जबकि मार्कोव श्रृंखला एक यादृच्छिक चर की तरह है (सादे मूल्य के शीर्ष पर संभावना जोड़ें)। तो मूल प्रश्न का उत्तर नहीं है, वे समान नहीं हैं। संभाव्य अर्थों में, मार्कोव श्रृंखला परिमित राज्य मशीन का एक विस्तार है।


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मुझे लगता है कि अधिकांश उत्तर उचित नहीं हैं। एक मार्कोव प्रक्रिया एक (प्रोबेलिस्टिक) परिमित राज्य मशीन द्वारा बनाई गई है, लेकिन प्रोबेलिस्टिक परिमित राज्य मशीन द्वारा उत्पन्न हर प्रक्रिया एक मार्कोव प्रक्रिया नहीं है। उदाहरण के लिए छिपे हुए मार्कोव प्रक्रियाएं मूल रूप से संभाव्य परिमित राज्य मशीनों द्वारा निर्मित प्रक्रियाएं हैं, लेकिन प्रत्येक छिपी मार्कोव प्रक्रिया एक मार्कोव प्रक्रिया नहीं है।

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