Markov process

💡 In a continuous-time Markov process, memoryless jumps simplify messy realities.

در یک فرآیند مارکوف زمان پیوسته، پرش‌های بدون حافظه، واقعیت‌های آشفته را ساده می‌کنند.

💡 Estimating rates in a Markov process required careful regularization.

تخمین نرخ‌ها در یک فرآیند مارکوف نیازمند منظم‌سازی دقیق بود.

💡 A “Markov process” or “Markov chain” is a sequence of random states in which the probability of what comes at the next time step depends only on the current state and not on anything earlier.

«فرآیند مارکوف» یا «زنجیره مارکوف» دنباله‌ای از حالت‌های تصادفی است که در آن احتمال آنچه در گام زمانی بعدی رخ می‌دهد، فقط به حالت فعلی بستگی دارد و نه به هیچ چیز قبلی.

💡 “A Markov process is where you have a sequence of numbers or letters or notes, and the probability of any particular note depends only on the few notes that have come before,” said Kershenbaum.

کرشنباوم گفت: «فرآیند مارکوف جایی است که شما دنباله‌ای از اعداد یا حروف یا نت‌ها دارید و احتمال هر نت خاص فقط به چند نت قبلی بستگی دارد.»

💡 We simulated a birth-death Markov process to model queues.

ما یک فرآیند مارکوف تولد-مرگ را برای مدل‌سازی صف‌ها شبیه‌سازی کردیم.

💡 This pattern is typical of systems involving a Markov process.

این الگو، نمونه‌ای از سیستم‌هایی است که شامل فرآیند مارکوف می‌شوند.