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马尔可夫链模型（Markov Chain Model，又称马氏链）是概率论和统计学中的一种随机过程模型，它以“无记忆性（Markov性）”为核心假设，广泛应用于自然语言处理、金融建模、信号处理、机器人导航等众多领域。

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一、基本概念与定义

1.1 马尔可夫性质（Markov Property）

马尔可夫链是满足以下性质的随机过程：

未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。

数学表达为：

$$P(X_{n+1}=x\mid X_n=x_n,X_{n-1}=x_{n-1},...,X_0=x_0)=P(X_{n+1}=x\mid X_n=x_n)$$

其中，$X_n$ 是在时间 $n$ 的状态。

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1.2 状态空间（State Space）

• 有限状态空间：例如天气模型：{晴天，阴天，雨天}
• 无限状态空间：如整数集合，连续空间（如位置）

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1.3 转移概率（Transition Probability）

一个马氏链由转移概率矩阵定义：

$$P=\left[\begin{array}{cccc}{p}_{11}& p_{12}& \dots & p_{1n}\\ p_{21}& p_{22}& \dots & p_{2n}\\ ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ p_{n1}& p_{n2}& \dots & p_{nn}\end{array}\right]$$

其中 $p_{ij}=P(X_{t+1}=j\mid X_t=i)$，满足：

• $p_{ij}\ge 0$
• ${\sum }_j{p}_{ij}=1$

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1.4 初始分布（Initial Distribution）

起始时刻的状态分布，记为 ${\pi }_0$，如：

$${\pi }_0=[{\pi }_1,{\pi }_2,...,{\pi }_n],\sum _i{\pi }_i=1$$

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二、马氏链的基本性质

名称	定义与说明
遍历性（Ergodicity）	所有状态都可以在有限步内到达，且长期统计概率存在
吸收状态（Absorbing State）	一旦进入该状态，便无法再离开（如状态 i 满足 $p_{ii}=1$）
稳态分布（Stationary Distribution）	分布 $\pi$ 满足 $\pi =\pi P$，表示长期平均状态分布
周期性（Periodicity）	状态的返回间隔有周期，例如只能每两步回到自身
瞬时性/常返性（Transient/Recurrent）	是否会无限次返回一个状态

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三、分类与性质

3.1 齐次 vs 非齐次

• 齐次马氏链：转移概率矩阵 $P$ 不随时间变化。
• 非齐次马氏链：$P_t$ 随时间变化。

3.2 可达性与通信类

• 可达：若存在 $n$ 使得 $P^{(n)}(i,j)>0$，则称 $s_j$ 从 $s_i$ 可达。
• 通信类：若 $s_i$ 与 $s_j$ 互相可达，则它们属于同一通信类。

3.3 常返与瞬时状态

• 常返状态：从该状态出发，几乎必然能返回自身。
• 瞬时状态：存在返回失败的概率。

3.4 正则马氏链

• 存在整数 $k$，使得所有元素 $P^k>0$，称该链为正则马氏链，平稳分布存在且唯一。

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四、实际应用举例

4.1 自然语言处理（NLP）

❖ 语言模型

在 unigram / bigram 模型中，假设一个词只依赖前一个词（即一阶马尔可夫）：

$$P(w_1,w_2,...,w_n)\approx P(w_1)\cdot P(w_2|w_1)\cdot P(w_3|w_2)\cdot \dots$$

常用于拼写校正、自动补全等。

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4.2 隐马尔可夫模型（HMM）

在 HMM 中，状态不可见，但能观察到由状态生成的观测值。常用于：

• 语音识别
• POS 词性标注
• 生物序列分析（如 DNA）

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4.3 金融建模

马氏链可用于建模市场状态变换，例如：

• 股票市场：牛市、熊市、中性市场
• 利率变化、信用评级迁移（信用评分模型）

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4.4 机器人路径规划

在 SLAM 或导航中，马尔可夫定位（Markov Localization）使用概率分布表示机器人在地图中的位置变化。

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4.5 图像处理 & 生成

• 基于马氏链的纹理合成
• 图像分割中的图模型（如 Markov Random Field）

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五、简单案例：天气马尔可夫链

设状态集合为：

• S = {晴 (sunny), 阴 (cloudy), 雨 (rain)}

转移概率矩阵为：

$$P=\left[\begin{array}{ccc}0.7& 0.2& 0.1\\ 0.3& 0.4& 0.3\\ 0.2& 0.3& 0.5\end{array}\right]$$

若初始天气为晴，求第 2 天为雨的概率。

步骤：

1. 初始分布：${\pi }_0=[1,0,0]$
2. 一天后：${\pi }_1={\pi }_{0}P=[0.7,0.2,0.1]$
3. 第二天：${\pi }_2={\pi }_{1}P$

最终取 ${\pi }_2[雨]$ 为所求概率。

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️ 六、Python 简单实现

import numpy as npP = np.array([[0.7, 0.2, 0.1],[0.3, 0.4, 0.3],[0.2, 0.3, 0.5]
])pi0 = np.array([1.0, 0.0, 0.0])  # 初始为“晴”
pi1 = pi0 @ P
pi2 = pi1 @ Pprint(f"第二天是雨的概率: {pi2[2]:.4f}")

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七、学习推荐

• 《Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation》— Paul A. Gagniuc
• 《统计学习方法》李航（含 HMM 推导）
• 相关课程：CS229、斯坦福 NLP 课程、概率图模型

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