markoff process
Danh từ: Quá trình Markov (Markoff process) là một quá trình ngẫu nhiên đơn giản, trong đó phân phối của các trạng thái tương lai chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại và không phụ thuộc vào cách nó đạt đến trạng thái hiện tại. Nói cách khác, quá trình này không có "bộ nhớ" về quá khứ ngoài trạng thái hiện tại.
- (Quá trình Markov được sử dụng để mô hình hóa các chuyển động ngẫu nhiên trong vật lý và tài chính.)
- (Trong một quá trình Markov, trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại.)
"Markoff process" thường được dùng trong lý thuyết xác suất, thống kê, và các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, sinh học, và kinh tế lượng.
- A markoff process with discrete time steps is called a Markov chain. (Một quá trình Markov với các bước thời gian rời rạc được gọi là chuỗi Markov.)
"Markoff property": tính chất Markov, chỉ tính chất mà trạng thái tương lai chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại.
- The markoff property simplifies the analysis of complex stochastic systems. (Tính chất Markov đơn giản hóa việc phân tích các hệ thống ngẫu nhiên phức tạp.)
Markov chain (danh từ): chuỗi Markov, một dạng rời rạc của quá trình Markov.
- The Markov chain is a fundamental concept in probability theory. (Chuỗi Markov là một khái niệm cơ bản trong lý thuyết xác suất.)
Markovian (tính từ): thuộc về Markov, mô tả một quá trình có tính chất Markov.
- This model assumes a Markovian structure for the data. (Mô hình này giả định một cấu trúc Markov cho dữ liệu.)
- Quá trình Markov: cách gọi khác phổ biến hơn trong tiếng Việt.
- Quá trình ngẫu nhiên không có bộ nhớ: mô tả tính chất của quá trình.
Không có cụm động từ trực tiếp cho thuật ngữ này, nhưng có thể dùng: - Mô hình hóa bằng quá trình Markov: sử dụng quá trình Markov để mô phỏng. - Chúng tôi mô hình hóa sự thay đổi giá cổ phiếu bằng quá trình Markov.
Không có thành ngữ phổ biến, nhưng có khái niệm: - "Tính chất Markov" được ví như "bộ nhớ ngắn hạn" trong các hệ thống ngẫu nhiên.