(Top Banner Ad)
markov chain
C1
noun C1 Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính

markov chain

UK: /ˈmɑːrkɒv tʃeɪn/ • US: /ˈmɑːrkɒv tʃeɪn/

Nghĩa tiếng Việt

chuỗi Markov
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

A stochastic model describing a sequence of possible events in which the probability of each event depends only on the state attained in the previous event.

Vietnamese Meaning

Một mô hình ngẫu nhiên mô tả một chuỗi các sự kiện có thể xảy ra, trong đó xác suất của mỗi sự kiện chỉ phụ thuộc vào trạng thái đạt được ở sự kiện trước đó.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "Markov chains are used in speech recognition to predict the next word in a sequence."

    "Chuỗi Markov được sử dụng trong nhận dạng giọng nói để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi."

  • "The weather can be modeled as a Markov chain, with each day's weather depending only on the previous day's weather."

    "Thời tiết có thể được mô hình hóa như một chuỗi Markov, với thời tiết của mỗi ngày chỉ phụ thuộc vào thời tiết của ngày hôm trước."

  • "Markov chains are fundamental to understanding many queuing systems."

    "Chuỗi Markov là nền tảng để hiểu nhiều hệ thống xếp hàng."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Adjective Markovian Thuộc về Markov hoặc có tính chất Markov (ví dụ: quá trình Markovian)
Noun Markov process Quá trình Markov (một khái niệm tổng quát hơn chuỗi Markov, có thể liên tục)
Noun hidden Markov model Mô hình Markov ẩn (một mô hình thống kê được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng mẫu)

Synonyms

stochastic process (quá trình ngẫu nhiên)memoryless process (quá trình không nhớ)

Antonyms

deterministic process (quá trình tất định)

Related Words

Subject Area

Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính

Etymology (Nguồn gốc)

Russian
Андрей Марков
English
Markov chain

Nguồn gốc của 'Markov Chain'

Thuật ngữ 'Markov chain' (chuỗi Markov) được đặt theo tên của nhà toán học người Nga Andrey Markov (1856–1922). Ông đã phát triển lý thuyết này vào đầu thế kỷ 20 để mô tả các chuỗi sự kiện trong đó xác suất của mỗi sự kiện chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại, chứ không phải toàn bộ lịch sử các sự kiện trước đó. Đây là một khái niệm nền tảng trong lý thuyết xác suất và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật.

Usage Note

Chuỗi Markov là một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa các hệ thống thay đổi theo thời gian. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, sinh học, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điểm cốt lõi của chuỗi Markov là tính chất 'không nhớ' (memoryless property), có nghĩa là trạng thái hiện tại chứa tất cả thông tin cần thiết để dự đoán trạng thái tiếp theo.

Prepositions

in on of

* **in**: Sử dụng khi nói về việc sử dụng chuỗi Markov trong một lĩnh vực cụ thể (e.g., in finance). * **on**: Sử dụng khi nói về một khía cạnh cụ thể của chuỗi Markov (e.g., on the convergence of Markov chains). * **of**: Sử dụng khi nói về thuộc tính hoặc đặc điểm của chuỗi Markov (e.g., properties of Markov chains).

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + Markov chain
  • discrete discrete Markov chain
    (chuỗi Markov rời rạc)
  • continuous continuous Markov chain
    (chuỗi Markov liên tục)
  • finite finite Markov chain
    (chuỗi Markov hữu hạn)
  • irreducible irreducible Markov chain
    (chuỗi Markov bất khả quy)
Verb + Markov chain
  • apply apply Markov chains
    (ứng dụng chuỗi Markov)
  • model with model something with a Markov chain
    (mô hình hóa điều gì đó bằng chuỗi Markov)
  • simulate simulate using a Markov chain
    (mô phỏng bằng cách sử dụng chuỗi Markov)
Noun + Markov chain
  • properties of properties of Markov chains
    (các tính chất của chuỗi Markov)
  • theory of theory of Markov chains
    (lý thuyết chuỗi Markov)

Idioms

  • Markov chain Monte Carlo (MCMC)

    Thuật toán Markov Chain Monte Carlo (MCMC) là một phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên dựa trên chuỗi Markov, được sử dụng để ước tính phân bố xác suất phức tạp.

    "Markov chain Monte Carlo methods are essential for sampling from high-dimensional probability distributions in Bayesian statistics."

    (Các phương pháp Markov chain Monte Carlo là cần thiết để lấy mẫu từ các phân bố xác suất nhiều chiều trong thống kê Bayes.)

  • stationary distribution of a Markov chain

    Phân bố dừng của một chuỗi Markov là phân bố xác suất mà hệ thống đạt được sau một thời gian đủ dài, nơi các xác suất trạng thái không còn thay đổi nữa.

    "Understanding the stationary distribution of a Markov chain is crucial for analyzing its long-term behavior."

    (Việc hiểu phân bố dừng của một chuỗi Markov rất quan trọng để phân tích hành vi dài hạn của nó.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

markov chain

noun
Lật mặt

Một mô hình ngẫu nhiên mô tả một chuỗi các sự kiện có thể xảy ra, trong đó xác suất của mỗi sự kiện chỉ phụ thuộc vào trạng thái đạt được ở sự kiện trước đó.

"Markov chains are used in speech recognition to predict the next word in a sequence."

Nghe phát âm

Grammar Rules

Rule: The structure 'used to' (Cấu trúc 'used to')

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
The weather forecasting model used to rely heavily on simple Markov chains before more complex algorithms were developed.
Mô hình dự báo thời tiết từng dựa nhiều vào chuỗi Markov đơn giản trước khi các thuật toán phức tạp hơn được phát triển.
Phủ định
Researchers didn't use to consider Markov chains a viable solution for complex natural language processing tasks.
Các nhà nghiên cứu đã không từng coi chuỗi Markov là một giải pháp khả thi cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.
Nghi vấn
Did they use to apply Markov chains to predict customer behavior in the early stages of data analysis?
Họ đã từng áp dụng chuỗi Markov để dự đoán hành vi của khách hàng trong giai đoạn đầu của phân tích dữ liệu phải không?

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "markov chain".

Ứng dụng trong Trí tuệ Nhân tạo và Công nghệ

Mặc dù là một khái niệm toán học trừu tượng, chuỗi Markov có ảnh hưởng sâu rộng đến công nghệ hiện đại. Chúng là nền tảng của nhiều thuật toán trí tuệ nhân tạo, bao gồm nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như dự đoán văn bản và dịch máy, cũng như thuật toán xếp hạng trang web của Google (PageRank). Khả năng mô hình hóa các chuỗi sự kiện ngẫu nhiên giúp chuỗi Markov trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực từ tài chính đến dự báo thời tiết.