语言
没有数据
通知
无通知
マルコフ過程（マルコフかてい、英: Markov process）とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。 このような過程は例えば、確率的にしか記述できない物理現象の時間発展の様子に見られる。な
[0,1]} : 遷移関数 (transition function) R : S × A × S → R {\displaystyle R:S\times A\times S\to \mathbb {R} } : 報酬関数 (reward function) 遷移関数 T ( s , a
マルコフ再生過程（英: Markov renewal process; MRP）は、確率過程の一つであり、ジャンプ型マルコフ過程（Markov jump process）の考え方を一般化したものである。マルコフ連鎖やポアソン点過程（英語版）のような一部の確率過程、および再生過程（英語版）はマルコフ再生過程の特別な場合として導出することができる。
拡散方程式（かくさんほうていしき、英語: diffusion equation）は拡散が生じている物質あるいは物理量（本稿では拡散物質と記述）の密度のゆらぎを記述する偏微分方程式である。 集団遺伝学における対立遺伝子の拡散のように、拡散と同様の振る舞いをする現象を記述するのにも用いられる。
(1)ひろがりちること。
次元 - 空間の広がりをあらわす一つの指標。 多元宇宙論 - 複数の宇宙の存在を仮定する仮説。 このページは曖昧さ回避のためのページです。一つの語句が複数の意味・職能を有する場合の水先案内のために、異なる用法を一覧にしてあります。お探しの用語に一番近い記事を選んで下さい。このページへリンクしているペ
物事が変化・発展していくみちすじ。 プロセス。
拡散数（かくさんすう、英: diffusion number）とは、陽解法を用いた拡散方程式の数値解析に際して、その数値的安定性を議論する上で重要な無次元数のひとつ。拡散数d は次式で定義される。 d = k Δ t ( Δ x ) 2 {\displaystyle d=k{\dfrac {\Delta
搜索 
