Skip to main content

Vad är ett slumpmässigt fält?

Centralt för att förstå ett slumpmässigt fält i Markov har en fast grund för stokastisk process i sannolikhetsteorin.Stokastisk process visar en sekvens av slumpmässiga möjligheter som kan uppstå i en process under ett kontinuum av tiden, såsom förutsägelse av valutafluktuationer på marknaden för valutautbyten.Med ett slumpmässigt fält ersätts dock tiden med utrymme som upptar två eller flera dimensioner och erbjuder potentiellt bredare tillämpningar för att förutsäga slumpmässiga möjligheter inom fysik, sociologi, datorsyn, maskininlärning och ekonomi.Ising -modellen är den prototypmodell som används i fysiken.I datorer används det oftast för att förutsäga bildåterställningsprocesser.

Förutsäga slumpmässiga möjligheter och deras sannolikheter blir allt viktigare inom ett antal områden, inklusive vetenskap, ekonomi och informationsteknologi.Fast förståelse och redovisning av slumpmässiga möjligheter gör det möjligt för forskare och forskare att göra snabbare framsteg inom forskning och modell mer exakta sannolikheter, såsom att förutsäga och modellera ekonomiska förluster från orkaner med olika intensiteter.Med hjälp av stokastisk process kan forskare förutsäga flera möjligheter och bestämma vilka som är mest troliga i en given uppgift.

När den framtida stokastiska processen inte beror på det förflutna, baserat på dess nuvarande tillstånd, sägs det ha en Markov -egenskap, som definieras som en egenskap utan minne. Egenskapen kan reagera slumpmässigt från dess nuvarande tillstånd eftersom det saknarminne.Markov -antagandet är en term som tilldelas den stokastiska processen när en egendom antas hålla ett sådant tillstånd;Processen benämns sedan Markovian eller en Markov -egendom.Markov Random Field specificerar emellertid inte tid, utan representerar snarare en egenskap som härleder sitt värde baserat på omedelbara angränsande platser, snarare än tiden.De flesta forskare använder en inriktad grafmodell för att representera ett slumpmässigt fält.

För att illustrera, när en orkan gör landfall, hur orkanen agerar och hur mycket förstörelse den orsakar är direkt relaterad till vad den möter när man gör landfall.Orkaner har inget minne av tidigare förstörelse, men reagerar enligt omedelbara miljöfaktorer.Forskare kan använda Markov slumpmässig fältteori för att grafera potentiella slumpmässiga möjligheter till ekonomisk förstörelse baserat på hur orkaner har svarat i liknande geografiska situationer.

Att använda Markov Random Field är potentiellt till hjälp i en mängd andra situationer.Polarisationsfenomen i sociologi är en sådan applikation såväl som att använda Ising -modellen för att förstå fysik.Maskininlärning är också en annan applikation och kan visa sig vara särskilt användbar för att hitta dolda mönster.Prissättning och utformning av produkter kan också dra nytta av att använda teorin.