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马尔可夫链：随机过程的记忆法则与演化密码

news 2025/7/5 11:53:05

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一、核心定义：无记忆的随机演化

马尔可夫链（Markov Chain） 是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程，其核心特征是：

未来状态仅取决于当前状态，与历史路径无关

数学表述：
[
$P(X_{t+1} = x_{t+1} \mid X_t = x_t, X_{t-1} = x_{t-1}, \dots, X_0 = x_0) = P(X_{t+1} = x_{t+1} \mid X_t = x_t)$
]

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二、数学建模：状态空间与转移矩阵

1. 状态空间（State Space）

有限状态： ( $\mathcal{S} = \{s_1, s_2, \dots, s_N\}$ ) （如天气：晴/雨/阴）
无限状态： ( $\mathcal{S} = \mathbb{Z}$ ) （如随机游走位置）

2. 转移概率矩阵（Transition Matrix）

定义从状态 ( i ) 到状态 ( j ) 的一步转移概率：
[
$P_{ij} = P(X_{t+1} = s_j \mid X_t = s_i)$
]
矩阵形式：
[
$\mathbf{P} = \begin{bmatrix} P_{11} & P_{12} & \cdots & P_{1N} \\ P_{21} & P_{22} & \cdots & P_{2N} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ P_{N1} & P_{N2} & \cdots & P_{NN} \end{bmatrix}$
]
性质：每行和为1（ ( \sum_j P_{ij} = 1 ) ）

例：天气预报的转移矩阵（晴 → 晴：0.8，晴 → 雨：0.2）
[
$\mathbf{P} = \begin{bmatrix} 0.8 & 0.2 \\ 0.3 & 0.7 \end{bmatrix} \quad \text{(状态：晴, 雨)}$
]

三、关键性质分类

1. 不可约性（Irreducibility）

任意两状态可互达： ( $\forall i,j, \exists k>0 \text{ s.t. } P_{ij}^{(k)} > 0$ )
意义：链是“整体连通”的，无孤立子系统

2. 周期性（Periodicity）

状态 ( i ) 的周期 ( $d(i) = \gcd\{k: P_{ii}^{(k)} > 0\}$ )
若 ( d(i)=1 ) 则非周期（如晴雨交替无固定循环）

3. 常返性（Recurrence）

常返状态：以概率1返回自身（如吸收态 ( $P_{ii}=1$ ))
非常返状态：有概率永不返回（如偏向无穷的随机游走）

4. 遍历性（Ergodicity）

定义：不可约 + 非周期 + 所有状态正常返
核心定理：遍历链存在唯一平稳分布 ( \pi )：
[
$\pi_j = \lim_{n \to \infty} P_{ij}^{(n)} \quad \forall i$
]
且满足 ( $\pi \mathbf{P} = \pi$ ) （左特征向量）

四、平稳分布：系统的终极平衡

1. 存在条件

有限状态马尔可夫链是遍历的 ⇔ 存在唯一平稳分布

2. 求解方法

解方程： ( $\pi \mathbf{P} = \pi$ ) 且 ( $\sum \pi_i = 1$ )
例：对天气矩阵 ( $\mathbf{P} = \begin{bmatrix} 0.8 & 0.2 \\ 0.3 & 0.7 \end{bmatrix}$ )
[
$\begin{cases} 0.8\pi_1 + 0.3\pi_2 = \pi_1 \\ 0.2\pi_1 + 0.7\pi_2 = \pi_2 \\ \pi_1 + \pi_2 = 1 \end{cases} \implies \pi = [0.6, 0.4]$
]
长期晴/雨概率比为 3:2

3. 细致平衡条件（更强约束）

若 ( $\pi_i P_{ij} = \pi_j P_{ji}$ ) 对任意 ( i,j ) 成立，则称链可逆（如MCMC中的Metropolis-Hastings算法）

五、应用场景：从自然到AI

1. 自然语言处理

n-gram语言模型：
( $P(\text{句子}) = P(w_1) \prod_{t=2}^T P(w_t \mid w_{t-1})$ ) （二元马尔可夫链）

2. 排队论

M/M/1队列：顾客到达间隔与服务时间均指数分布，系统状态为当前人数

3. 金融市场

股价模型：状态为涨/跌/平，转移矩阵由历史数据估计

4. 隐马尔可夫模型（HMM）

状态不可观测（如语音识别中音素→单词）
求解算法：前向-后向算法、Viterbi解码

5. PageRank算法

网页重要性排序：
状态=网页，转移=超链接跳转，平稳分布 ( \pi ) 即PageRank值
[
$\pi_i = (1-d) + d \sum_{j \to i} \frac{\pi_j}{L(j)} \quad (d: \text{阻尼因子})$
]

六、高级扩展

1. 连续时间马尔可夫链（CTMC）

状态转移在任意时刻发生
用生成矩阵 ( \mathbf{Q} ) 替代转移矩阵：
[
Q_{ij} = \lim_{\Delta t \to 0} \frac{P(X_{t+\Delta t}=j \mid X_t=i)}{\Delta t} \quad (i \neq j)
]
应用：化学反应动力学、电信网络拥塞控制

2. 马尔可夫决策过程（MDP）

引入动作（Action） 与奖励（Reward）
贝尔曼方程：
[
V(s) = \max_a \left[ R(s,a) + \gamma \sum_{s’} P(s’ \mid s,a) V(s’) \right]
]
应用：强化学习（如Q-learning）

3. 马尔可夫随机场（MRF）

状态空间为图结构（无向图）
吉布斯分布： ( P(\mathbf{x}) = \frac{1}{Z} \exp\left(-\sum_c E_c(\mathbf{x}_c)\right) )
应用：图像分割、Ising模型

七、Python仿真示例

案例1：天气预报模拟

import numpy as np# 转移矩阵: [晴, 雨]
P = np.array([[0.8, 0.2], [0.3, 0.7]])# 初始状态: 晴=0
state = 0
states = [state]# 模拟100天
for _ in range(100):state = np.random.choice([0, 1], p=P[state])states.append(state)# 统计平稳概率 (最后30天)
steady_state = np.bincount(states[-30:]) / 30
print(f"晴: {steady_state[0]:.2f}, 雨: {steady_state[1]:.2f}")  # ≈ [0.6, 0.4]

案例2：求解平稳分布

# 计算P的特征值为1的左特征向量
eigenvals, eigenvecs = np.linalg.eig(P.T)
pi = eigenvecs[:, np.isclose(eigenvals, 1)].real
pi = pi / pi.sum()  # 归一化
print(pi.flatten())  # [0.6, 0.4]