Markov-Ketten: Eine visuelle Erklärung

Dieser Artikel liefert eine klare und visuelle Erklärung von Markov-Ketten und ihren Anwendungen. Markov-Ketten sind mathematische Systeme, die zwischen verschiedenen „Zuständen“ wechseln. Der Artikel verwendet das Beispiel des Verhaltens eines Babys (spielen, essen, schlafen, weinen), um das Konzept des Zustandsraums und der Übergangswahrscheinlichkeiten zu veranschaulichen. Eine einfache Markov-Kette mit zwei Zuständen wird vorgestellt, zusammen mit ihrer Übergangsmatrix. Der Artikel demonstriert außerdem die praktische Anwendung von Markov-Ketten anhand eines Beispiels einer Klimasimulation und hebt das Konzept der „Klebrigkeit“ in realen Daten hervor. Schließlich wird die Verwendung von Markov-Ketten im PageRank-Algorithmus von Google erwähnt, wodurch deren Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit gezeigt wird.