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纯ALOHA协议详解
资料介绍
一、基本概念
马尔可夫链（Markov Chain）是一种随机过程，它具有无记忆性（Markov性），即未来状态的概率分布只与当前状态有关，而与过去的状态无关。其数学定义为：对于随机过程{Xt, t∈T}，若对任意整数n≥1和任意t1<t2<…<tn<t，有
P
= P
则称该过程具有马尔可夫性。
二、核心要素
1. 状态空间（State Space）
系统所有可能状态的集合，通常记为S = {s1, s2, ..., sN}。状态空间可以是有限的（如天气预测中的晴、雨、阴）或无限的（如排队系统中的顾客数）。
2. 转移概率（Transition Probability）
从状态i转移到状态j的概率，记为pij= P。其性质包括：
· 非负性：pij≥ 0
· 规范性：∑j∈Spij= 1
3. 转移矩阵（Transition Matrix）
由转移概率构成的矩阵P = (pij)N×N，其中行表示当前状态，列表示下一状态。
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