Markov Process
Overview
마르코프 과정(Markov Process) 은 Markov Property를 만족하는 확률 과정이다. 미래 상태가 현재 상태에만 의존하고 과거 이력에는 무관하다.
Key Points
분류
| 상태 | 시간 | 이름 |
|---|---|---|
| 이산 | 이산 | Markov Chain |
| 이산 | 연속 | CTMC (Continuous-Time Markov Chain) |
| 연속 | 연속 | Diffusion Process (예: Brownian Motion) |
확률론적 열역학에서 주로 다루는 것은 CTMC — 이산 상태, 연속 시간.
CTMC의 기술
- 마스터 방정식으로 확률 분포의 시간 진화를 기술
- 전이 속도 행렬
로 완전히 결정됨 - 경로(trajectory)의 확률 → Trajectory Probability in Continuous Time Markov Chains