馬爾科夫鏈應(yīng)用的一些探討.pdf

1、本文主要討論了馬爾科夫鏈及其應(yīng)用，馬爾科夫鏈?zhǔn)且活惥哂泻芎眯再|(zhì)的隨機(jī)過程，有著很好的實際應(yīng)用，對于現(xiàn)實世界的很多現(xiàn)象都給出了解釋，例如：泊松過程是連續(xù)時間離散狀態(tài)的馬爾科夫過程，布朗運動是連續(xù)時間連續(xù)狀態(tài)的馬爾科夫過程等等。馬爾科夫鏈在計算數(shù)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)、人文科學(xué)等領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用，所以研究馬爾科夫鏈對于我們研究隨機(jī)過程有著積極的意義。本文通過五個章節(jié)展開，文中的創(chuàng)新點在第三章中，也即是馬爾科夫鏈在教學(xué)評價中的應(yīng)用探討。在第三章中本

2、文給出了馬爾科夫鏈在教學(xué)評價中的應(yīng)用模型，并詳細(xì)討論了傳統(tǒng)模型中存在的不足，針對模型中不足，本文提出了改進(jìn)的方法，對傳統(tǒng)的應(yīng)用模型做出了修改和優(yōu)化，使得模型更加具有實用性；本文在第四章討論了隨機(jī)模擬方法-MCMC方法，對其中的Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽樣做了詳細(xì)的闡述及舉例應(yīng)用，畫圖生動直觀的顯示出模擬效果，并討論了上述抽樣方法中所產(chǎn)生序列的收斂性，這對于我們應(yīng)用上述抽樣方法產(chǎn)生樣本有著重要的意義。文章最后