Hvad er et Markov tilfældigt felt?

Central for at forstå et Markov Random Field er at have et fast fundament for stokastisk proces i sandsynlighedsteori.Stokastisk proces viser en række af tilfældige muligheder, der kan forekomme i en proces over et kontinuum af tid, såsom at forudsige valutasvingninger på markedet for valutakurser.Med et Markov -tilfældigt felt erstattes tiden imidlertid med plads, der optager to eller flere dimensioner og tilbyder potentielt bredere anvendelser til at forudsige tilfældige muligheder inden for fysik, sociologi, computervisionsopgaver, maskinlæring og økonomi.Ising -modellen er den prototype -model, der bruges i fysik.På computere bruges det oftest til at forudsige billedgendannelse af billedgendannelse.

At forudsige tilfældige muligheder og deres sandsynligheder er stadig vigtigere inden for en række områder, herunder videnskab, økonomi og informationsteknologi.Fast forståelse og regnskab for tilfældige muligheder giver forskere og forskere mulighed for at gøre hurtigere fremskridt inden for forskning og model mere nøjagtige sandsynligheder, såsom at forudsige og modellere økonomiske tab fra orkaner med forskellige intensiteter.Ved hjælp af stokastisk proces kan forskere forudsige flere muligheder og bestemme, hvilke der er mest sandsynlige i en given opgave.

Når den fremtidige stokastiske proces ikke afhænger af fortiden, baseret på dens nuværende tilstand, siges det at have en Markov -ejendom, der er defineret som en ejendom uden hukommelse. Ejendommen kan reagere tilfældigt fra sin nuværende tilstand, da den manglerhukommelse.Markov -antagelse er et udtryk, der er tildelt den stokastiske proces, når en ejendom antages at have en sådan stat;Processen kaldes derefter Markovian eller en Markov -ejendom.Markov Random Field specificerer imidlertid ikke tid, men repræsenterer snarere en karakteristik, der henter dens værdi baseret på øjeblikkelige naboer, snarere end tid.De fleste forskere bruger en ikke -rettet grafmodel til at repræsentere et Markov Random Field.

For at illustrere, når en orkan foretager landfald, hvordan orkanen handler, og hvor meget ødelæggelse det forårsager, er direkte relateret til det, det støder på, når man foretager landfald.Orkaner har ingen hukommelse af tidligere ødelæggelse, men reagerer efter øjeblikkelige miljøfaktorer.Forskere kunne bruge Markov tilfældig feltteori til at grafer potentielle tilfældige muligheder for økonomisk ødelæggelse baseret på hvordan orkaner har reageret i lignende geografiske situationer.

At gøre brug af Markov Random Field er potentielt nyttigt i en række andre situationer.Polariseringsfænomener i sociologi er en sådan anvendelse såvel som at bruge ISing -modellen til forståelse af fysik.Maskinindlæring er også en anden applikation og kan vise sig at være særlig nyttig til at finde skjulte mønstre.Prisfastsættelse og design af produkter kan også drage fordel af at bruge teorien.