Markov Process, Markov Chain   마르코프 프로세스, 마르코프 과정, 마코브 과정, 마르코프 모델, 마르코프 연쇄

1. 마르코프 과정/프로세스 (Markov Process)

  ㅇ 복잡한 확률과정을 단순한 가정으로 접근 함
     - 미래 결과가, 오직 현재(직전) 시점에 만 의존하며, 과거 시점에는 의존 안함

  ㅇ 마르코프 가정
     - Xi+1이, 직전 Xi에 만 영향을 받고, 그이전 X1,X2,...,Xi-1과는 통계적 독립 

  ㅇ 즉, 어떤 상태로 들어갈 확률이, 들어가기 직전 상태에 만 의존하는 확률과정(랜덤 과정)
     - 결국, 다음에 나올 상태에 대한 확률 값이,
        . 오로지, 직전 과거에 만 종속됨
        . 따라서, 그 이전 과거의 역사와는 무관

  ※ Andrei Andreyevich Markov (1856~1922)
     - 러시아 수학자. 확률론 업적으로 유명.


2. 과거 상태와 상관성이 있는 경우의 例) 

  ㅇ 일반적으로, 문장(文章) 내에서 연이어나올 글자,구절들이 서로 상관성을 갖음
     - 이를 메모리 요소가 있다고 함

  ㅇ 신호 주파수 스펙트럼 상에서 특정 주파수대에 몰려있으면,
     - 이 신호는, 시간적으로 상관성을 가진다고 볼 수 있으며,
     - 시간적 상관성을 갖는 신호는, 모두 메모리를 갖는다고 말할 수 있음


3. 마르코프 연쇄 (Markov Chain)

  ㅇ 마코브 과정에서 이산적인 경우 만 고려한 경우

  ㅇ 마르코프 연쇄의 특징
     - 각 시행의 결과가 미리 정해진 여러 결과 중의 하나가 됨
     - 각 시행의 결과는 바로 직전 시행의 결과에 만 영향을 받음


4. 마르코프 연쇄의 차수 (확장)

  ㅇ 내부에 갖고있는 기억 요소의 개수
     - 1차 마르크프 연쇄 : 직전 과거 값 만이 현재 값에 영향을 줌
     - m차 마르크프 연쇄 : 과거 m개 값이 현재 값에 영향을 줌
        . 例) yn+1 = xn + xn-1
           .. 2-memory를 갖는 차수 2의 마르코프 과정 例
           .. 과거 2개의 값이 현재 값에 영향을 줌


5. 마르코프 연쇄의 정상성 (Stationary)

  ㅇ 마르코프 연쇄의 천이 확률은 시점과 무관하게 일정 함
     - 즉, P(X2 = j | X1 = i) = P(X3 = j | X2 = i) = P(X4 = j | X3 = i) = …
        . 통계적 성질이 시간에 따라 변하지 않음
        . 여러 시간 구간 마다 모두 동일한 통계적 특성을 갖음


6. 마르코프 연쇄의 표현

  ㅇ 마르코프 연쇄의 행렬에 의한 `식 표현`
     - 일정 시간 간격 (상태) 마다 반복 천이되며, 천이확률이 매 천이 마다 동일함
        . 이러한 연쇄(Chain)를 설명하는 확률 행렬을 확률 천이 행렬이라고 함

     - 행렬 벡터 곱 표현
         

        .  x(k) : 상태벡터(State Vector)
        .  pij   : 천이확률(Transition Probability)
        .  P    : 천이행렬/확률행렬(Transition Matrix/Probability Matrix)

  ㅇ 마르코프 연쇄의 상태의 `계산 표현`
     - 임의 시각의 상태 x(k+1)까지 반복적으로 계산할 수 있음

        

        . 즉, 천이확률과 초기 상태벡터에 의해 완전히 결정됨

  ㅇ 마르코프 연쇄의 `그림 표현`
     - 천이 그래프(Transition Graph)/상태천이도(State Transition Diagram)
        . 각 상태 사이의 천이확률들을 방향 그래프로 표현
           .. (천이확률 : j 상태에서 i 상태로 천이되는 확률 : pij = P[ Xn+1=i | Xn=j ])
     - 상태천이도 및 천이행렬 例)
         

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