В чем заключается практическое применение теории марковских случайных процессов?

Практическое применение теории марковских случайных процессов включает:

• Прогнозирование. 2 Например, с помощью марковских цепей можно предсказать динамику развития основных показателей исследуемого процесса. 2 Так, на основании данных об успеваемости на начальных курсах строят прогноз об успеваемости на старших курсах. 2
• Оценка риска. 4 Теорию марковских процессов используют для прогнозирования и определения риска возникновения нежелательных происшествий на производстве, в том числе случаев производственного травматизма. 4
• Моделирование и оптимизация процессов. 5 Марковские процессы принятия решений — инструмент для моделирования и оптимизации процессов, в которых будущее состояние зависит только от текущего состояния и выбранных действий. 5 Это делает их особенно актуальными в условиях неопределённости. 5
• Генерация последовательностей. 1 На основе математической модели Марковской цепи можно генерировать последовательности, являющиеся словами, музыкальными фрагментами, программным кодом и т. д.. 1
• Применение в компьютерной графике и киноиндустрии. 1 С помощью Марковских цепей можно сгенерировать реалистичные анимации и эффекты спецэффектов в кино. 1
• Обработка естественного языка и генерация текстов. 1

Теория марковских процессов и её приложения широко применяются в различных областях. 2