Markov Chains Explained Visually


(cosmos) #1

http://setosa.io/ev/markov-chains/

In anul 4 m-am lovit de aceste lanturi Markov. Nu pot spune ca am inteles prea bine conceptele matematice. Teoria probabilitatilor este implicata.

Site-ul este interactiv :slight_smile:


Ca o paranteza, poate comporamentul de pe forum poate fi modelat (la nivel grosier) cu un lant Markov :smiley:


http://setosa.io/ev/
Mai multe concepte explicate vizual si interactiv


(Adrian) #2

Ce-i asa de greu? Esenta e ca evolutia din starea curenta depinde doar de starea curenta, nu de cum a ajuns acolo (istorie). Gasesti aici o descriere succinta: https://compphys.go.ro/monte-carlo-methods/ (impreuna cu un exemplu tipic, random walk).


(Horia Coman) #3

Fun fact - algortitmul PageRank de la Google e o aplicație a lanțurilor Markov. Fiecare pagina este tratată ca o stare, iar legăturile determina probabilitatea de tranziție dintr-o stare/pagina in alta pentru un ā€œrandom surferā€. Scorul PR al unei stări/pagini este chiar probabilitatea de a fi intro stare/pagina ā€œin the long runā€. Iar calculul PageRa nk-ului este găsirea acestei distribuții staționare.