대답 1:

Markov 프로세스는 랜덤 변수가 내일 취할 수있는 값이 오늘 랜덤 변수가 가져간 값에 따라 달라 지지만 어제 이전에 랜덤 변수가 취할 수있는 값에는 의존하지 않습니다.

매일 10 달러 씩 도박을한다고 가정 해 봅시다. 매일 나도

  • 확률을 0.48로 내 재산을 $ 10 씩 늘리거나 확률을 0.52로 내 재산을 $ 10 씩 줄입니다.

내일 도박 후 내 재산은 오늘 도박 후 돈이 얼마나 있는지에 달려 있습니다. 오늘 전날 어느 정도의 돈이 있었는지는 중요하지 않습니다.

출생 프로세스라고도하는 갱신 프로세스는 언제든지 전체 인구 규모에 대한 이론적 모델입니다. 출생 횟수는 임의의 변수이며, 출생은 연속적이거나 불 연속적으로 발생할 수 있습니다. 이것은 마르코프 프로세스의 한 유형입니다.

이산 시뮬레이션 이벤트 프로세스는 모든 프로세스의 시뮬레이션입니다 (아마도 숙제 문제 또는 과제입니다.이 경우 Markov 프로세스를 시뮬레이션 할 것입니다). 시뮬레이션은 Markov 체인이 취할 수있는 가능한 경로 중 하나입니다. . 시뮬레이션은 아래 8 가지 도박 예제 시뮬레이션 중 하나와 비슷할 수 있습니다.