Markov过程导论（过程导向模型）-义乌市趣迅电子商务商行

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1、马尔科夫链的数学背景马尔可夫链，因安德烈马尔可夫(A.A.Markov，1856-1922)得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。

2、咱们先严格地说说什么叫马尔可夫过程。马尔可夫过程要求满足四个条件 ——第一，系统中有有限多个状态。比如“认真”和“溜号”，就是两个状态。第二，状态之间切换的概率是固定的。

3、马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(tt0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性成为无后效性。

4、马尔可夫决策过程是指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。

5、马尔可夫决策过程即为在满足马尔可夫属性的前提下，进行强化学习的过程。也就是说，在马尔可夫决策过程中，要有强化学习的组成部分(如：policy， action， reward等)。

马尔可夫分析法是一种基于马尔可夫模型的统计分析方法，用于研究随机过程中状态之间的转移规律。主要优点和局限性如下：主要优点：简单而直观：马尔可夫分析法基于状态转移概率，易于理解和解释。

马尔可夫分析法（markov analysis）又称为马尔可夫转移矩阵法，是指在马尔可夫过程的假设前提下，通过分析随机变量的现时变化情况来预测这些变量未来变化情况的一种预测方法。

马尔可夫（Markov）预测法，就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。

马尔可夫预测法是以马尔可夫的名字命名的一种特殊的市场预测方法。马尔可夫预测法主要用于市场占有率的预测和销售期望利润的预测。马尔可夫过程和马尔可夫预测法概念我们知道，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断变化的。

马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。

1、反马氏规则是指在一个随机过程中，给定未来时刻的状态，过去的状态只与当前状态相关，与未来的状态无关。换句话说，反马氏规则假设过去的状态只取决于当前的状态，与未来的状态无关。

2、马氏规则和反马氏规则是：马氏规则：马氏规则，即马尔科夫尼科夫规则，是一个基于扎伊采夫规则的区域选择性经验规则，是由俄国化学家马尔科夫尼科夫在1870年提出的。

3、在光及过氧化物作用下，发生了游离基(自由基)加成反应（参见过氧化物效应）；当亲电试剂中氢原子的电负性大于所连的原子或原子团时，从形式上看加成的取向是违反马氏定则的。

4、反马氏规则的情况大致有两种：在光及过氧化物作用下，发生了游离基(自由基)加成反应（参见过氧化物效应）；当亲电试剂中氢原子的电负性大于所连的原子或原子团时，从形式上看加成的取向是违反马氏定则的。

5、记住反马氏规则的特例，其他的都是符合马氏规则。

6、马氏规则：给某种不饱和烃加成hx时，氢原子会被加成到含氢较多的碳原子上，另一个基团会加在氢原子较少的碳原子上。比如给ch3ch=ch2加成hcl时，会生成ch3chclch3。符合马氏规则的加成称为马氏加成。同样的还有反马氏加成。

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