Ringkasan
Proses Markov adalah proses acak yang masa depannya independen dari masa lalu jika keadaan sekarang diketahui. Dengan demikian, proses Markov merupakan analog stokastik alami dari proses deterministik yang dijelaskan oleh persamaan diferensial dan persamaan beda. Proses Markov merupakan salah satu kelas proses acak terpenting.
Teori Umum
Rantai Markov Waktu Diskret
- Pendahuluan
- Keadaan Transien dan Rekuren
- Periodisitas
- Distribusi Invarian dan Limit
- Pembalikan Waktu
Rantai Khusus Waktu Diskret
- Rantai Ehrenfest
- Rantai Bernoulli–Laplace
- Rantai Reliabilitas
- Rantai Percabangan
- Rantai Antrean
- Rantai Kelahiran–Kematian
- Gerak Acak pada Graf
Rantai Markov Waktu Kontinu
- Pendahuluan
- Matriks Transisi dan Generator
- Matriks Potensial
- Distribusi Invarian dan Limit
- Pembalikan Waktu
Rantai Khusus Waktu Kontinu
- Rantai yang Disubordinasikan pada Proses Poisson
- Rantai Kelahiran–Kematian
- Rantai Antrean
- Rantai Percabangan
Aplikasi
- Rantai Dua Keadaan Waktu Diskret
- Rantai Ehrenfest
- Rantai Bernoulli–Laplace
- Rantai Rentetan Keberhasilan
- Rantai Sisa Umur
Sumber dan Referensi
- Introduction to Stochastic Processes. Erhan Çınlar
- Random Walks and Electrical Networks. Peter Doyle dan Laurie Snell
- Probability and Random Processes. Geoffrey Grimmett dan David Stirzaker
- A First Course in Stochastic Processes. Samuel Karlin dan Howard Taylor
- Adventures in Stochastic Processes, Sidney I Resnick
- Introduction to Probability Models. Sheldon Ross
- Stochastic Processes. Sheldon Ross
- General Theory of Markov Processes, Michael Sharpe
Kutipan
Ketika aku jatuh terhina di mata Fortuna dan manusia
—Shakespeare, Soneta 29
Aku seorang diri meratapi keadaanku yang tersisih ...