隠れマルコフ連鎖法とは？わかりやすく解説

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隠れマルコフ連鎖法

読み方：かくれまるこふれんさほう
【英】：imbedded Markov chain method

例えば待ち行列モデル M/G/1 において, 時刻 $t \,$ の系内客数を $\xi(t) \,$ とすると, 確率過程 $\{\xi(t)\} \,$ は, マルコフ過程ではない. 客の退去時点列を $\{t_r, r=0,1,\cdots\} \,$ とし, 退去時点直後の系内客数を $\xi_r = \xi(t_r) \,$ と表せば, 確率過程 $\{\xi_r\} \,$ は, マルコフ連鎖となる. マルコフ連鎖 $\{\xi_r\} \,$ を確率過程 $\{\xi(t)\} \,$ に対する隠れマルコフ連鎖, $\{t_r\} \,$ を再生点と呼び, $\{\xi_r\} \,$ を解析することにより, $\{\xi(t)\} \,$ の挙動を類推する解析法を隠れマルコフ連鎖法という.

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