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Cadenas de Markov.

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Teniendo en cuenta la descripción dada, se debe adivinar la(s) palabra(s) de la cuál se está hablando.

Created by

Nicole Rozo
Nicole Rozo
Colombia

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Cadenas de Markov.
 

Cadenas de Markov.Online version

Teniendo en cuenta la descripción dada, se debe adivinar la(s) palabra(s) de la cuál se está hablando.

by Nicole Rozo
A
C
D
E
H
I
M
P
S
T

Empieza por A

Hace 100 años, este matemático ruso fundó una nueva rama de la teoría de la probabilidad aplicando las matemáticas a la poesía.

Empieza por C

Es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior.

Empieza por D

Esta se refiere a π, la cual es un vector que satisface la ecuación πP=π , donde P es la matriz de transición. También debe cumplir que la suma de los componentes de π sea igual a 1.

Empieza por E

Representa todos los posibles estados en los que el sistema puede encontrarse.

Empieza por H

Se refiere a un tipo de cadenas de markov, en donde las probabilidades de transición Pij no cambian con el tiempo. La matriz de transición P es constante.

Empieza por I

Se refiere a un tipo de cadenas de markov, en donde es posible alcanzar cualquier estado desde cualquier otro estado en un número finito de pasos.

Empieza por M

Esta debe ser cuadrada y las probabilidades de transición deben estar entre 0 y 1.

Empieza por P

Estas definen la "dinámica" del sistema, indicando el chance de pasar de un estado a otro.

Empieza por S

Es una de las ventajas que poseen las cadenas de markov, ya que son modelos simples que se pueden aplicar y entender fácilmente.

Empieza por T

Es una de las ventajas que poseen las cadenas de markov, las cuales son útiles cuando un problema de decisión implica un riesgo que es continúo en el tiempo.

 
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