本文介绍了药物经济学评价中常用的Markov模型构建方法及其在R语言中的实现。Markov模型是一种动态模型，适用于长期慢性病的经济学评估，通过离散时点状态转移模拟患者健康状态的变化。文章详细讲解了模型的基本概念，包括健康状态、循环周期、初始概率和转移概率，并以HIV感染治疗为例，展示了如何计算转移概率矩阵和进行Markov轨迹的可视化。此外，还介绍了使用ggplot2和gganimate包进行数据可视化的技巧，包括动态展示患者状态变化和绘制患者分布面积图。最后，文章还涉及了患者总生存率和生命年的计算方法，为药物经济学评价提供了实用的技术参考。 在药物经济学评价中，Markov模型扮演着至关重要的角色。该模型通过模拟患者在不同健康状态之间的转移来评估长期慢性病的经济效果。其中，离散时间点的状态转移是其核心所在，它允许研究者跟踪患者健康状态随时间的变化。在构建Markov模型时，首先要明确几个关键概念。健康状态指的是患者在疾病过程中的不同阶段，而循环周期则是状态转移发生的时间间隔。初始概率描述了患者在研究开始时处于某个特定健康状态的概率，而转移概率则表示患者在一定时间间隔后从一个健康状态转移到另一个状态的概率。 文章中提到的R语言是进行统计分析和数据可视化的强大工具，它在处理Markov模型时尤其显示出其专业性。R语言的代码可以用来实现从数据准备到模型构建、再到结果输出的整个过程。例如，通过R语言构建Markov模型，可以基于HIV感染治疗的数据来计算转移概率矩阵。这个矩阵可以反映出HIV患者在接受不同治疗方案后，其健康状态变化的可能性。而模型的可视化则能够直观地展示这一过程，使得研究者和决策者能够更清晰地理解治疗效果和患者状态的动态变化。 在可视化方面，文章还特别指出了ggplot2和gganimate这两个R语言包的重要性。ggplot2是一个功能强大的绘图系统，它可以帮助研究者绘制静态图表，而gganimate则在此基础上增加了动画效果，使得动态展示患者健康状态的变化成为可能。这些可视化的技巧不仅仅增加了结果的可读性，而且在向非专业人士解释复杂数据时尤其有用。 文章也详细阐述了如何计算患者总生存率和生命年，这两个指标对于评估治疗方案的长期经济效益至关重要。总生存率是衡量治疗效果的直接指标，它描述了在一定时间范围内，患者存活的概率。而生命年则综合考虑了生命质量和生存时间，是药物经济学评价中的关键经济指标。 R语言在Markov模型的构建和分析中提供了丰富的工具和方法。它不仅能够帮助研究者处理复杂的数据，还能够提供强大而灵活的可视化手段，进而为药物经济学评价提供准确、直观的技术支持。

基于Markov理论的装甲集群作战战术思想浅论，金涌，栗保明，从Markov理论出发,建立了战术层次的装甲作战效能分析模型,给出了装甲集群作战效能分析的应用实例,并讨论了各种影响作战效能的因素。

very excellent book for people who just start learning probability theory. it uses plain english, it is easy to understand.

Markov-ization 北京大学《音乐与数学》大作业之中所写的马尔科夫转移概率矩阵自动生成器 如题，支持生成1阶与2阶的转移概率矩阵。 使用方法： 将乐音体系数字化后的谱子用空格分隔写在input.txt之中（备注：每个音用三位数表示，百位表示时值，剩下的两位数对应乐音体系中的1-97（当然，恁要是想用0-96也无所谓，毫无影响）的数字，特别地，休止符用98表示） 运行Markov-ize.cpp。 在output.txt中查看结果。 此外，还更新了Random-Note-Generator.cpp，可以基于生成的转移概率矩阵生成随机音乐的数字化。 为了方便测试，我在此提供了样例input.txt（即音乐与数学课中的《鸿雁》节选）。 原理 以一阶的为例： 首先读入乐谱的第一、二个数字化音符，记作音符对(note_pre, note_suf)，将该音符对出现的次数记录，并将以note_

markov chain......................................................

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书作者 Ricardo M. Czekster。书籍讲解了马尔可夫链及基本求解方法，包含Markov Chains、DTMC、CTMC等章节。可以在 https://github.com/czekster/markov 页面找到本书的基础材料，例如C编程代码和解决方案、MATLAB脚本、本书提供的示例的棱柱模型（CTMC/DTMC）等。 ◉ 目录： 第1章：Markov Chains（马尔科夫链） 第2章：DTMC（Discrete Time Markov Chains） 第3章：CTMC（Continuous Time Markov Chains） 第4章：More projects and models（更多项目与模型）

【老生谈算法】matlab实现Markov仿真程序源码.docx

在本文中，我们提出了一种深度强化学习方法，以评估虚拟创建的自动驾驶场景的性能。 马尔可夫决策过程用于将车辆状态映射到动作。 折扣和奖励功能也包含在决策策略中。 为了处理导致强化学习的标准不稳定的高维度输入，我们使用了经验重播。 为了进一步降低相关性，我们使用迭代更新来定期更新Q值。 基于随机目标函数的亚当优化器与整流线性单元激活函数一起用作神经网络中的优化器，有助于进一步优化过程。 这款自动驾驶汽车不需要任何带有标签的训练数据即可学习人类的驾驶行为。 受现实情况启发，基于动作的奖励功能用于训练车辆。 在我们的方法中已经证明，经过多次迭代，虚拟制造的车辆会产生无碰撞运动，并执行与人类相同的驾驶行为。

Pierre Bremaud的著作，学习随机过程的最好教材，英文版pdf

2.9 段寄存器 我们前面讲到. 8086CPU 在访问内存时要由相关部件提供内存单元的段地址和偏移地 址，送入地址加法器合成物理地址。 这里，我们要看一下，是什么部件提供段地址。 段地 址在 8086CPU 的段寄存器中存放。 8086CPU 有 4 个段寄存器: CS , DS , SS 、 ES。当 8086CPU 要访问内存时由这 4 个段寄存器提供内存单元的段地址。 我们本课中只介绍 CS o 2.10 CS 和 IP CS 和 IP 是 8086CPU 中两个最关键的寄存器，它们指示了 CPU 当前要读取指令的地