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马尔可夫预测模型（与过去无关）一、定义设有随机过程，其中状态空间为 若对任意的正整数，任意及任意非负整数，有 则称为离散时间的马尔可夫链，简称马尔可夫链或马氏链.其中上式表示的性质为马尔可夫性或无后效性.无后效性的直观意义是：如果把时刻看作现在，那么是将来的时刻，而则是以前的时刻，马尔可夫性表示在确切知道系统现在状态的条件下，系统将来状态的概率分布只与现在的状态有关，与之前的状态无关。二、C-K方程对于任意的正整数及有：根据定理(1.1)C-K方程也可以写成矩阵形式为.因此，我们有步转移概率与一步转移概率之间的关系为步转移概率矩阵与一步转移概率矩阵的关系为三、转移概率
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APOC插件APOC简介APOC即AwesomeProceduresonCypher，是Neo4j最大和最广泛使用的扩展库，是Neo4j过程和函数的标准实用程序库。它包括450多个标准程序，提供实用程序、转换、图形更新等功能。它们得到很好的支持，并且很容易作为单独的函数运行或包含在Cypher查询中。注意事项由于APOC依赖于Neo4j的内部API，因此您需要为Neo4j安装使用匹配的APOC版本。确保前两个版本号在Neo4j和APOC之间匹配。除此之外，还得兼顾GDS版本号（如果你安装GDS插件库的话）以下是APOC和Neo4j版本匹配表apocversionneo4jversion4.4.
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