المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر
IIntonation The tone-unit
2024-11-06
Tones on other words
2024-11-06
Level _yes_ no
2024-11-06
تنفيذ وتقييم خطة إعادة الهيكلة (إعداد خطة إعادة الهيكلة1)
2024-11-05
مـعاييـر تحـسيـن الإنـتاجـيـة
2024-11-05
نـسـب الإنـتاجـيـة والغـرض مـنها
2024-11-05


Markov Chain  
  
1202   01:50 صباحاً   date: 16-2-2021
Author : Gamerman, D.
Book or Source : Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Boca Raton, FL: CRC Press, 1997.
Page and Part : ...


Read More
Date: 24-2-2021 1630
Date: 8-4-2021 1599
Date: 26-4-2021 1154

Markov Chain

A Markov chain is collection of random variables {X_t} (where the index t runs through 0, 1, ...) having the property that, given the present, the future is conditionally independent of the past.

In other words,

 P(X_t=j|X_0=i_0,X_1=i_1,...,X_(t-1)=i_(t-1))=P(X_t=j|X_(t-1)=i_(t-1)).

If a Markov sequence of random variates X_n take the discrete values a_1, ..., a_N, then

 P(x_n=a_(i_n)|x_(n-1)=a_(i_(n-1)),...,x_1=a_(i_1))=P(x_n=a_(i_n)|x_(n-1)=a_(i_(n-1))),

and the sequence x_n is called a Markov chain (Papoulis 1984, p. 532).

A simple random walk is an example of a Markov chain.

The Season 1 episode "Man Hunt" (2005) of the television crime drama NUMB3RS features Markov chains.


REFERENCES:

Gamerman, D. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Boca Raton, FL: CRC Press, 1997.

Gilks, W. R.; Richardson, S.; and Spiegelhalter, D. J. (Eds.). Markov Chain Monte Carlo in Practice. Boca Raton, FL: Chapman & Hall, 1996.

Grimmett, G. and Stirzaker, D. Probability and Random Processes, 2nd ed. Oxford, England: Oxford University Press, 1992.

Harary, F. Graph Theory. Reading, MA: Addison-Wesley, p. 6, 1994.

Kallenberg, O. Foundations of Modern Probability. New York: Springer-Verlag, 1997.

Kemeny, J. G. and Snell, J. L. Finite Markov Chains. New York: Springer-Verlag, 1976.

Papoulis, A. "Brownian Movement and Markoff Processes." Ch. 15 in Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, pp. 515-553, 1984.

Stewart, W. J. Introduction to the Numerical Solution of Markov Chains. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1995.




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.