Đến nội dung

Hình ảnh

thuật toán xích mác cốp là như thế nào?

* * * - - 1 Bình chọn

  • Please log in to reply
Chủ đề này có 16 trả lời

#1
a123

a123

    Lính mới

  • Thành viên
  • 3 Bài viết
Em đang viết 1 chương trình đòi hỏi tính xác suất dự đoán về sự xuất hiện của một dãy các số liệu ngẫu nhiên, em có nghe một anh đi trước nói thuật toán xích mác cốp gì đó (nó là tiếng nga nhưng em không biết viết thế nào nên dịch nôm ra tiếng việt) nó có khả năng dự đoán những dãy số liệu ngẫu nhiên như dự báo thời tiết, thị trường chứng khoán,... gì gì đó nhưng tài liệu tham khảo thì lại quá độc. Có bác nào cao thủ chỉ cho em tài liệu tham khảo hoặc giả cho em tên sách để em tìm kiếm vậy (Nếu hảo tâm mà cho em mượn thì em cám ơn nhiều vô cùng tận (*))
Nhân tiện các bác có thể cho em ý kiến về mấy cái hệ số trùng lặp và hệ số phân ly nó tính như thế nào được không?
Cám ơn các bác đã để tâm tới bài viết của em.

Amateur xác xuất thống kê.

#2
magic

magic

    Trung sĩ

  • Thành viên
  • 114 Bài viết
Bạn có thể nói cụ thể hơn vấn đề của mình một chút không?. Mình cũng mới biết sơ sơ về xích markov thôi, những ứng dụng của nó thì chưa biết nhiều.
Chưa nghe nói hệ số phân ly và hệ số trùng lặp bao giờ, bạn dịch qua tiếng Anh giúp nhé (*)

#3
hoadaica

hoadaica

    Đại ca mafia Nga

  • Thành viên
  • 475 Bài viết
kì này phải thi mấy cái thứ này đây. thảo luận đi, nhanh nhanh chứ hết thời gian chuẩn bị rồi.
Con cò bay lả bay la,
Bay một hồi mệt, ngồi la quá trời.

#4
a123

a123

    Lính mới

  • Thành viên
  • 3 Bài viết
báo cáo các bác là em mới nghe cái này lần đầu, em đang viết chương trình dự báo thời tiết nhưng ông anh mà em hỏi lại lấy ví dụ về chơi xổ số. Mô tả nó là như thế này:
- Nó coi mỗi ngày là một tấm kính, thực tế quay số sẽ quay ra 27 số coi như 27 phát đạn bắn vào tấm kính đó.
- Sang ngày thứ 2 cũng tương tự có 27 điểm trên tấm kính thứ 2
- Đặt chồng tấm kính thứ 2 lên tấm kính thứ nhất thì có bao nhiêu điểm trùng nhau và bao nhiêu điểm không trùng nhau.
Từ đó nó có các tham số để tính ra hệ số phân ly và hệ số trùng lặp. Tuy nhiên tính thế nào thì ông ấy làm ngay câu quên rồi lên mạng search đầy. Em search không nổi mới phải phiền đến các bác. Nhưng công nhận lên đây toàn nhân tài toán xác suất thật có những bài toán em nghĩ chắc 20 năm nữa em cũng không giải nổi bằng toán lý thuyết thế mà dùng toán xác suất lại ra tất nhiên là kết quả nghe cũng hơi lạ tai 1 chút "99% kết quả là..."

Hôm trước em có gặp một thầy ở bách khoa cũng nói một chút về nó và nói rằng có hai dạng cơ bản thường được dẫn chiếu nhiều của quá trình markov là random walk và quá trình Wiener (Nobert Wiener). Quá trình markov là quá trình ngẫu nhiên (bất định) có tính chất: với giá trị của X(t) cho trước, xác suất của X(s+t) với s>0 độc lập với giá trị của X(u) khi u<t. Điều này có nghĩa là phân phối xác suất phụ thuộc của giá trị tương lai X(s+t) với giá trị hiện tại X(t) đã biết và giá trị quá khứ X(t-k); k>0, độc lập với không phụ thuộc vào quá khứ. Đang định hỏi thêm thì thầy họp với chả hành :D chán quá ở đây em có một bài toán minh hoạ các bác xem rồi chỉ dẫn cho em nhé.

#5
a123

a123

    Lính mới

  • Thành viên
  • 3 Bài viết
Các bác vào link này xem nhé vì nó là font VNI nên em không convert được
Dự báo thị phần bằng phân tích Markov

Bài viết đã được chỉnh sửa nội dung bởi a123: 13-12-2005 - 08:47


#6
tuanmap

tuanmap

    Binh nhất

  • Thành viên
  • 21 Bài viết
Mình cũng hỏng hiểu hệ số phân ly và hệ số trùng lặp là gì. Mình đoán là hệ số trùng lặp của 1 trạng thái là xác suất trạng thái đó không biến đổi. Hệ số phân ly là xác suất biến từ 1 trạng thái này sang trạng thái khác. :D
Đọc lại nghe rắc quá hehehe, tóm lại mình đoán bạn đang nói về ma trận của xích markov. Vì mỗi xích có 1 ma trận nhất định nên có tên là hệ số :D
Còn về việc thiết lập ma trận này thì cũng không khó lém. VD minh họa cho dễ hiểu.
Về thời tiết, giả sử ta chỉ có 3 loại thời tiết: nắng, mây (không nắng cũng chẳng mưa), và mưa.

Quan sát trong 10 ngày thấy: nắng, nắng, mưa, mây, mây, nắng, mưa, mưa, mưa, nắng.

Dựa vô quan sát tính được: P(nắng, nắng) = 1/9 ; P(mưa, mưa) = 2/9 ; P(mây, mây) = 1/9

Tính tiếp rồi điền vô ma trận.

VD trên rất đơn giản, vì không có thời gian trong đó. Nếu có nữa sẽ rắc rối hơn. Bạn có thể search với keyword: "time series analysis" trong trường hợp này

Hiện trên, mình thấy cũng nhiều tài liệu, chỉ có điều hỏng biết mấy thuật ngữ = tiếng Anh thôi.
:leq

#7
hoadaica

hoadaica

    Đại ca mafia Nga

  • Thành viên
  • 475 Bài viết
cai ban tuanmap noi thi hinh nhu la tim cac he so va lap ma tran. Con ve việc đánh giá các nhận định của mình thì phải thông qua các criterions, ví dụ như http://dientuvietnam.net/cgi-bin/mimetex.cgi?\xi^{2}_{n} chang han. Theo minh hieu thi can phai thu thap thong tin voi mot so luong dang ke, dua vao cac criterions va danh gia thoi tiet trong ngay tiep theo,hihi. Noi chung ve dung cac criterions thi minh biet, nhung ve ung dung cu the cua no thi chiu. Day la minh noi cuoi thoi!hi`hi`
Con qua trinh Wiener thi no giong nhu chuyen dong Broyn, dau do tren dien dan nay co tai lieu ve chuyen dong nay, ban thu tim o topic toan ung dung nay.

Bài viết đã được chỉnh sửa nội dung bởi hoadaica: 14-12-2005 - 15:19

Con cò bay lả bay la,
Bay một hồi mệt, ngồi la quá trời.

#8
magic

magic

    Trung sĩ

  • Thành viên
  • 114 Bài viết
Quá trình Wiener thì mình biết, phải làm bài tập về cái đó mà. Mình đã viết chương trình xây dựng một quỹ đạo của nó. Đó là một quá trình Gauss thỏa mãn tính chất markov(Trạng thái của tương lai chỉ phụ thuộc vào hiện tại mà không phụ thuộc vào quá khứ). Còn chi tiết về xích markov thì không nắm chắc. Dạo này lại đang bận nữa nên chưa đọc lại được.

#9
hoadaica

hoadaica

    Đại ca mafia Nga

  • Thành viên
  • 475 Bài viết
cậu phải viết chương trình thì hứng thú hơn mình, mình chỉ học cháy cối lý thuyết, không biết ứng dụng là gì. Nhưng xây dựng quĩ đạo quái nào được, cũng chỉ gần đúng thôi. Thế cái quĩ đạo ứng dụng vào gì thế magic?
Con cò bay lả bay la,
Bay một hồi mệt, ngồi la quá trời.

#10
magic

magic

    Trung sĩ

  • Thành viên
  • 114 Bài viết
Tất nhiên là không thể xây dựng tất cả các quỹ đạo của nó, mà chỉ là một quỹ đạo có thể có
Còn quỹ đạo dùng làm gì a`. Để trả lời đầy đủ câu hỏi này chắc đợi tớ học đến lúc bạc hết tóc đã :P. Ví dụ thô thiển là nó dùng để dự báo thời tiết như bạn a123 hỏi ở đầu topic ấy. Có thể hình dung mỗi quỹ đạo là đồ thị của một hàm số theo thời gian tại thời điểm hiện tại t ta biết giá trị của hàm số (đo được từ thực tế- là nhiệt độ chẳng hạn) theo cái quỹ đạo ấy sẽ biết được tại thời điểm tiếp theo t+1 rất có thể giá trị của hàm (nhiệt độ) là giá trị tương ứng trên quỹ đạo vừa xây dựng được.
Cái này mà thay nhiệt độ bằng giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán thì được quan tâm ngay. Nói đến money là ai cũng phải chú ý mà :P.

Bài viết đã được chỉnh sửa nội dung bởi magic: 15-12-2005 - 19:57


#11
hoadaica

hoadaica

    Đại ca mafia Nga

  • Thành viên
  • 475 Bài viết
hà, hà. Xét về bản chất của quá trình đấy thì mình cũng đoán được chút ít, nhưng chưa có một nhìn cụ thể nào cả. Bây giờ chắc phải nhờ magic mở mang để mai mốt về VN buôn bán cổ phiếu.nhỉ?hà hà.
Con cò bay lả bay la,
Bay một hồi mệt, ngồi la quá trời.

#12
hoadaica

hoadaica

    Đại ca mafia Nga

  • Thành viên
  • 475 Bài viết
hệ số phân ly và cái hệ số khác trong tieng Nga là: коэф. сноса и диффузии.

Bài viết đã được chỉnh sửa nội dung bởi hoadaica: 19-12-2005 - 02:14

Con cò bay lả bay la,
Bay một hồi mệt, ngồi la quá trời.

#13
iamaguest

iamaguest

    Binh nhất

  • Thành viên
  • 46 Bài viết
Xin chào!
Mình xin đóng góp một vài ý kiến nhé!
- Quá trình Markov rất đa dạng và đã được nghiên cứu như một môn học riêng. Ứng dụng cũng rất lớn.
- Quá trình Markov là một dạng đặc biệt của quá trình ngẫu nhiên. Tức là biến ngẫu nhiên phụ thuộc thời gian.
- Hiện nay người ta đang nghiên cứu về quá trình Markov liên tục và rời rạc.
- Quá trình Markov rời rạc có rất nhiều ứng dụng. Đặc biệt là quá trình Markov một bước (tức là xác suất có điều kiện chỉ phụ thuộc vào quá khứ 1 bước trước đó)
- Mình có thể đưa ra một số lĩnh vực có ứng dụng đến qt Markov.
1- Mô hình dự báo khách hàng trong lý thuyết phục vụ đám đông.
2- Mô hình dự báo thời tiết.
3- Mô hình dự báo kinh tế và tài chính.
4-Mô hình du động ngẫu nhiên có thể ứng dụng trong lý thuyết robot tìm đường.
5- Một số ứng dụng trong kỹ thuật, như nghiên cứu quá trình bay hơi, phóng xạ, khuyêch tán....
6- Ứng dụng trong toán học như: Giải phương trình Ax=b, phương trình vi phân, tích phân...
7- Ứng dụng trong xử lý ảnh.
Tóm lại cái gì có tính chất phụ thuộc thời gian có giới hạn thì có thể nghĩ đến quá trình Markov
Mình có hẵn mô hình để mô phỏng một xích Markov rời rạc khi biết ma trận chuyển và phân phối ban đầu!
Nếu bạn nào quan tâm có thể liên hệ nhé!
Chúc các bạn thành công!

#14
KeyboardComposer

KeyboardComposer

    Lính mới

  • Thành viên
  • 4 Bài viết
Ban co the tim doc quyen sach "Xac suat ung dung tap 1 : Xich Markov" de biet them. No duoc ban tai hieu sach o cong truong Dai hoc Khoa hoc tu nhien, hoac doc trong Thu vien quoc gia, phong doc tu chon tang 3.

#15
Mrsilence

Mrsilence

    Lính mới

  • Thành viên
  • 1 Bài viết

Ban co the tim doc quyen sach "Xac suat ung dung tap 1 : Xich Markov" de biet them. No duoc ban tai hieu sach o cong truong Dai hoc Khoa hoc tu nhien, hoac doc trong Thu vien quoc gia, phong doc tu chon tang 3.


Các bác ơi, cho em hỏi về việc các thuật ngữ Markov trong tiếng anh với :

1.Maximum Likelihood estimation mình dịch sang TV là gì ?
2.Theory of Lumpable Markov chains?
3.a pure death process

cái 2,3 là trong cùng một câu này :
"Using theory of Lumpable Markov chains, we lump equivalent states and obtain a pure death process presented in ...."

Em là dân tin học, đang làm một nghiên cứu sử dụng mô hình xích Markov để đưa ra các đánh giá về trạng thái của hệ thống, rất mong các bác giúp đỡ !

Thanks

#16
voldemort

voldemort

    Lính mới

  • Thành viên
  • 2 Bài viết

Các bác ơi, cho em hỏi về việc các thuật ngữ Markov trong tiếng anh với :

1.Maximum Likelihood estimation mình dịch sang TV là gì ?
2.Theory of Lumpable Markov chains?
3.a pure death process

cái 2,3 là trong cùng một câu này :
"Using theory of Lumpable Markov chains, we lump states and obtain a pure death process presented in ...."

Em là dân tin học, đang làm một nghiên cứu sử dụng mô hình xích Markov để đưa ra các đánh giá về trạng thái của hệ thống, rất mong các bác giúp đỡ !

Thanks



1. Ước lượng hợp lý nhất.
2. Sử dụng lý thuyết của xích Markov, chúng ta tập trung được các giá trị trạng thái và thu được một quá trình hoàn toàn chết (ko thay đổi) được giới thiệu trong...
Nếu muốn biết thêm về lý thuyết của những phần nào thì bạn cứ post lên.

#17
friendly

friendly

    Hạ sĩ

  • Thành viên
  • 68 Bài viết



1. Ước lượng hợp lý nhất.
2. Sử dụng lý thuyết của xích Markov, chúng ta tập trung được các giá trị trạng thái và thu được một quá trình hoàn toàn chết (ko thay đổi) được giới thiệu trong...
Nếu muốn biết thêm về lý thuyết của những phần nào thì bạn cứ post lên.

Tớ học Toán, và có quan tâm đến Tin
Bạn đang đọc sách gì về vấn đề này, bạn chia sẻ tên sách được ko. Tớ cũng muốn tham gia vào điều bạn đang làm. Bắt tay nhá.

----
Bạn nào có tên sách liên quan giữa xích markov và các vấn đề tin học share giúp nhé. rất cám ơn bạn.
mail của tớ : [email protected]




1 người đang xem chủ đề

0 thành viên, 1 khách, 0 thành viên ẩn danh