类似M/M/1模型，但是每次不是到达一个客户，而是到达数量为X的一批客户。X为随机变量，可以为任何正整数。 Pr[到达批次大小X=x]=cx 如果大小为x的客户批次到达速率为λx，则有cx=λx/λ， λ为批次到达速率 M/M/1可以被视为M[1]/M/1

马尔科夫信源是离散有记忆信源的特殊情况。

PIPE 是Platform Independent Petri Net Editor的缩写， 下载到JRE，并设置好PATH后运行PIPE软件包中的pipe.bat（Windows下，Linux下的启动程序是pipe.sh）文件就可以打开操作界面了

马尔科夫链蒙特卡洛方法的PPT很有用（含代码），很全面 有助于理解马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC(Markov Chain Monte Carlo)

主要为大家详细介绍了python实现隐马尔科夫模型HMM，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

生成一个状态个数大于100的马尔可夫链，状态之间的转移关系随机设定（例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%） 1）将状态空间按常返性和互通性进行分解

隐马尔科夫HMM的C++实现 隐马尔科夫HMM的C++实现 隐马尔科夫HMM的C++实现

HMM隐马尔科夫模型的C++实现，很全哦，相信对你的学习有帮助>

二.状态转移、转移概率及状态转移矩阵 1.状态转移和转移概率 状态转移是系统由一个时期所处的状态Si到未来某时期所处的可能状态Sj的转变，而发生这种状态转移的可能性被称为转移概率。分一次转移和多次转移。

针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.