《Markov Random Field Modeling In Image Analysis》(3rd Edition,Stan Z.Li,2009).pdf

lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛 由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。 包装布局 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-包含有关软件包安装和使用的文档 /-贝叶斯建模的用例 /-库代码本身 /-单元测试 案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模 后验分布 等高线 MCMC先验坡度 通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。 网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。 在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。 示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模 后验分布 等高线 MCMC适合搭配 事先的 为粒子

文献资料 建立状态 覆盖范围 SDDP.jl是一个使用随机双重动态规划解决大型多阶段凸随机规划问题的软件包。 您可以在找到文档。 如果需要帮助，请提交Github问题： :

排队系统状态 描述排队系统有三个变量： t时刻系统里的顾客数目N(t)， 正在服务的顾客剩余服务时间 剩余到达时间 系统的状态只由N(t)决定.系统未来的变化只与现在状态有关,与队长演变的历史无关. M/M型排队系统的队长具有Markov性 复习：Markov过程分析手段？？？

建立了一个基于4个隐式状态的Mark ov方法的降水预测模型,用以研究福建省降水规律。利用Bayes信息评价方法来确定隐式状态的数目,利用Baum-Wetch算法来训练模型参数,将Viterbi算法用于隐式Markov模型的最优状态估计一,确定最优隐式状态序列。分析福建省4个气象站在 1981-2008年间28 a的降水数据,其中前20 a的数据用于模型学习和参数训练,后8a的数据用于模型验证和评价结果表明：该模型可模拟降水规律,并为突发火气预测提供了有效的方法。

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

markov：python中简单的markov链实现

以上海市拓展区-闵行区作为研究对象,利用2000、2005、2010年Landsat TM遥感数据,计算了闵行区三大功能区2000～2005年、2005～2010年土地利用变化矩阵,分析了闵行区10年来三区土地利用变化幅度、速度和转移方向,采用CA-Markov模型预测闵行区土地利用变化趋势.结果表明:闵行三大功能区土地时空变迁差异性大,实质上都是农地转为非农地的过程,原因为所处的城市化阶段各不同.

一篇hmm的经典论文，其中的一些不认识的单词已做了注释，是学习hmm的最好资料了。

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