¿Es una cadena de Markov lo mismo que una máquina de estados finitos?
¿ Es una máquina de estados finitos solo una implementación de una cadena de Markov? ¿Cuáles son las diferencias entre los dos?
6 answers
Las cadenas de Markov pueden ser representadas por máquinas de estados finitos. La idea es que una cadena de Markov describe un proceso en el que la transición a un estado en el tiempo t+1 depende solo del estado en el tiempo t. Lo principal a tener en cuenta es que las transiciones en una cadena de Markov son probabilísticas en lugar de deterministas, lo que significa que no siempre se puede decir con perfecta certeza lo que sucederá en el tiempo t+1.
Los artículos de Wikipedia sobre Máquinas de estado finito tiene una subsección sobre Procesos finitos de la cadena de Markov, recomiendo leerlo para más información. Además, el artículo de Wikipedia sobre Cadenas de Markov tiene una breve frase que describe el uso de máquinas de estados finitos en la representación de una cadena de Markov. Que establece:
Una máquina de estados finitos se puede utilizar como una representación de una cadena de Markov. Asumiendo una secuencia de independiente y señales de entrada distribuidas de forma idéntica (por ejemplo, símbolos de un binario alfabeto elegido por moneda lanzas), si la máquina está en estado y al tiempo n, entonces la probabilidad de que se mueve a estado x en el tiempo n + 1 depende solo de el estado actual.
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2018-03-01 12:13:10
Mientras que una cadena de Markov es una máquina de estados finitos, se distingue por sus transiciones estocásticas, es decir, aleatorias, y descritas por probabilidades.
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2011-02-02 21:56:19
Los dos son similares, pero las otras explicaciones aquí son ligeramente erróneas. Solo las cadenas FINITAS de Markov pueden ser representadas por un FSM. Las cadenas de Markov permiten un espacio de estado infinito. Como se señaló, las transiciones de una cadena de Markov se describen por probabilidades, pero también es importante mencionar que las probabilidades de transición solo pueden depender del estado actual. Sin esta restricción, se llamaría un "proceso estocástico de tiempo discreto".
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2011-08-05 16:55:58
Por favor, lea estos documentos:
Vínculos entre Autómatas Probabilísticos y Modelos Ocultos de Markov (Por Pierre Dupont) http://www.info.ucl.ac.be / ~pdupont / pdupont / pdf / HMM_PA_pres_n4. pdf
[El Manual de Teoría del Cerebro y Redes Neuronales] Modelos Ocultos de Markov y otros Autómatas de Estado Finito para el Procesamiento de Secuencias http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.85.3344&rep=rep1&type=pdf
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2014-04-18 07:57:17
Creo que esto debería responder a su pregunta:
Https://en.wikipedia.org/wiki/Probabilistic_automaton
Y, usted está en la idea correcta - son casi lo mismo, subconjuntos, supersets y modificaciones dependiendo de qué adjetivo describe la cadena o el autómata. Los autómatas normalmente toman una entrada también, pero estoy seguro de que ha habido papeles que utilizan 'cadenas de Markov' con entradas.
Piense en la distribución gaussiana vs. la distribución normal - las mismas ideas diferentes campos. Los autómatas pertenecen a la informática, Markov pertenece a la probabilidad y la estadística.
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2018-07-03 16:21:48
Si se dejan de lado los detalles internos de trabajo, la máquina de estados finitos es como un valor plano, mientras que la cadena de markov es como una variable aleatoria (agregue probabilidad encima del valor plano). Así que la respuesta a la pregunta original es no, no son lo mismo. En el sentido probabilístico, la cadena de Markov es una extensión de la máquina de estados finitos.
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2013-12-22 06:57:45