Que signifie "Matrice de Markov"?
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Une matrice de Markov est un outil utilisé en statistiques et en probabilité pour représenter des systèmes où l'état futur dépend seulement de l'état actuel et pas des états passés. Elle est composée de lignes et de colonnes qui montrent les chances de passer d'un état à un autre.
Comment ça marche
Chaque entrée dans une matrice de Markov te dit la probabilité que le système change d'une condition à une autre. Par exemple, si t'as un modèle des tendances météorologiques, la matrice pourrait montrer les chances qu'il fasse beau demain si aujourd'hui il fait beau.
Utilisation dans les systèmes complexes
Les matrices de Markov sont utiles pour étudier des systèmes complexes, comme l'évolution des protéines au fil du temps. En observant l'état actuel de ces systèmes, les chercheurs peuvent prédire comment ils pourraient changer à l'avenir. Cette méthode permet de mieux comprendre les relations au sein du système, ce qui conduit à des prévisions et des aperçus plus précis.
Applications
Ces matrices sont utilisées dans divers domaines, y compris la biologie, la finance et les sciences sociales, pour analyser les tendances et les comportements. Elles offrent une vision plus claire de la façon dont différents facteurs s'influencent mutuellement au fil du temps, ce qui les rend précieuses pour la recherche et les applications pratiques.