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待ち行列理論や確率過程について勉強していると出会うのが、マルコフ連鎖です。

今回は、そのマルコフ連鎖についてわかりやすくまとめてみました!
確率の基本的な知識がある方(高校数学〜大学入門)
マルコフ連鎖とは
マルコフ連鎖とは、
- マルコフ性を備えた
- 確率過程
です。

1つずつ言葉の意味を見ていきましょう。
まずは簡単な確率過程からです。
確率過程とは
例として、「コインを
確率過程の具体例
という確率変数
は各回の出た面(裏なら0、表なら1)の集まりですね。
このとき、確率変数
確率過程の定義
このように、
- 確率変数を時間(
回目や時刻 )と紐付け - 時間についてひとまとめにしたもの
を確率過程といいます。
ここでいう「時間」は、分、秒といった時間だけのことではなく、
「時間についてひとまとめ」というのは、

なので、上の
ざっくりと、
続いては、マルコフ性です。
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マルコフ性とは
マルコフ性の定義
マルコフ性とは、
次の状態は、現在の状態だけに依存する
という性質です。
こちらも具体例を通して理解しましょう。
マルコフ性の具体例

次のようなすごろくを考えます。
今回は、
サイコロを振る前はスタート地点にいるので、
正解は、
のいずれかの場合です。
ここで重要なのは、

これがマルコフ性です。
マルコフ連鎖とは
以上をまとめると、冒頭の定義の繰り返しになりますが、
- マルコフ性を備えた
- 確率過程
をマルコフ連鎖といいます。
確率過程

条件付き確率の「直前の条件以外」は全部無視できるという意味です!
参考 マルコフ連鎖かどうかを判定する方法は、こちらの記事で詳しく解説しています。
斉時的なマルコフ連鎖
マルコフ連鎖の中には、斉時的なマルコフ連鎖というものが存在します。
斉時的なマルコフ連鎖の定義
斉時性は
「今どの状態にいるか」は重要だけど
「今何回目か」はまったく関係ない
という性質です。
数式で見るとこんな感じです。
取り得るすべての
確率変数の添字に注目しましょう。
これは、
のすべてと同じということを意味しています。

つまり、今が何回目でも状態
斉時的なマルコフ連鎖の具体例
先ほどのすごろくの例に戻りましょう。
今が1回目でも100回目でも、マス1からマス2に移動できる確率は
これは、数式で書けばどんな
が成り立つことと同じです。
そのため、マス1からマス2に移動する確率
となります。
同様に、すべての
参考 斉時的なマルコフ連鎖の性質について、こちらの記事でさらに細かく解説しています!
まとめ
今回は、確率過程のマルコフ連鎖についてご紹介しました。
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