Rantai Markov: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Rescuing 1 sources and tagging 0 as dead.) #IABot (v2.0.9.2 |
Fitur saranan suntingan: 3 pranala ditambahkan. Tag: VisualEditor Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler Suntingan seluler lanjutan Tugas pengguna baru Disarankan: tambahkan pranala |
||
Baris 1:
'''Rantai Markov''' adalah [[proses stokastik]] yang menggambarkan urutan [[barisan]] yang mungkin di mana probabilitas setiap kejadian hanya bergantung pada keadaan yang dicapai pada kejadian sebelumnya.<ref name=":0">{{cite book|title=Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation|last=Gagniuc|first=Paul A.|publisher=John Wiley & Sons|year=2017|isbn=978-1-119-38755-8|location=USA, NJ|pages=1–235}}</ref><ref>{{cite web|url=https://en.oxforddictionaries.com/definition/us/markov_chain|title=Markov chain {{!}} Definition of Markov chain in US English by Oxford Dictionaries|website=Oxford Dictionaries {{!}} English|access-date=2017-12-14|archive-date=2017-12-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20171215001435/https://en.oxforddictionaries.com/definition/us/markov_chain|dead-url=yes}}</ref><ref>[https://brilliant.org/wiki/markov-chains/ Definition at Brilliant.org "Brilliant Math and Science Wiki"]. Retrieved on 12 May 2019</ref> Urutan tak terbatas yang dapat dihitung, di mana rantai bergerak pada langkah waktu diskrit, memberikan rantai Markov waktu diskrit (DTMC). Proses waktu kontinu disebut rantai Markov waktu kontinu (CTMC). Ini dinamai ahli matematika Rusia [[Andrei Markov]].
Rantai Markov memiliki banyak aplikasi sebagai model statistik dari proses dunia nyata,,<ref name=":0"/><ref name="KarlinTaylor2012page47">{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=dSDxjX9nmmMC|title=A First Course in Stochastic Processes|date=2 December 2012|publisher=Academic Press|isbn=978-0-08-057041-9|page=47|author1=Samuel Karlin|author2=Howard E. Taylor|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20170323132708/https://books.google.com/books?id=dSDxjX9nmmMC|archive-date=23 March 2017}}</ref><ref name="Hajek2015">{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=Owy0BgAAQBAJ|title=Random Processes for Engineers|date=12 March 2015|publisher=Cambridge University Press|isbn=978-1-316-24124-0|author=Bruce Hajek|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20170323134957/https://books.google.com/books?id=Owy0BgAAQBAJ|archive-date=23 March 2017}}</ref><ref name="LatoucheRamaswami1999">{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=Kan2ki8jqzgC&pg=PR4|title=Introduction to Matrix Analytic Methods in Stochastic Modeling|date=1 January 1999|publisher=SIAM|isbn=978-0-89871-425-8|pages=4–|author1=G. Latouche|author2=V. Ramaswami|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20170323180008/https://books.google.com/books?id=Kan2ki8jqzgC&pg=PR4|archive-date=23 March 2017}}</ref> seperti mempelajari [[sistem kendali]] jelajah pada [[kendaraan bermotor]], antrian atau antrian pelanggan yang tiba di bandara, nilai tukar mata uang dan dinamika populasi hewan.
Proses Markov adalah dasar untuk metode simulasi stokastik umum yang dikenal sebagai rantai Markov Monte Carlo, yang digunakan untuk mensimulasikan pengambilan sampel dari distribusi probabilitas yang kompleks, dan telah menemukan aplikasi dalam statistik Bayesian, termodinamika, [[Mekanika statistika|mekanika statistik]], fisika, kimia, ekonomi, keuangan, sinyal pemrosesan, [[teori informasi]], dan pemrosesan ucapan.
== Referensi ==
| |||