Markov State

释义 Definition

Markov state（马尔可夫状态）：在随机过程或强化学习中，指一种“信息足够”的状态表示，使得给定当前状态后，未来的演化与过去无关（满足马尔可夫性/无记忆性）。在强化学习里，若状态是 Markov state，则它包含了做出最优决策所需的全部相关信息。
（该术语也可能在不同领域有细微差别，但核心都是“当前状态已概括过去对未来的影响”。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈmɑːrkɔːf steɪt/
/ˈmɑːrkɒf steɪt/

例句 Examples

A Markov state contains all the information needed to predict the next step.
马尔可夫状态包含预测下一步所需的全部信息。

In reinforcement learning, if the observation is not a Markov state, the agent may need memory or belief states to act optimally.
在强化学习中，如果观测并不是马尔可夫状态，智能体可能需要记忆或信念状态（belief states）才能做出最优行动。

词源 Etymology

Markov 来自俄国数学家 Andrey Markov（安德烈·马尔可夫） 的姓氏，他研究了后来被称为“马尔可夫链/马尔可夫过程”的随机模型；state 源自拉丁语 status（状态、位置）。合起来的 Markov state 强调“满足马尔可夫性质的状态表征”。

相关词 Related Words

• Markov Property
• Markov Process
• Markov Chain
• State Space
• Markov Decision Process
• Transition Probability
• Bellman Equation
• Partially Observable
• Belief State
• Sufficient Statistic

文学与著作中的用例 Literary Works

• Reinforcement Learning: An Introduction（Sutton & Barto）：讨论何时“状态”满足马尔可夫性以及非马尔可夫观测的处理方式。
• Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming（Martin L. Puterman）：以马尔可夫决策过程为核心框架，阐述马尔可夫状态/状态信息的要求。
• Dynamic Programming and Optimal Control（Dimitri P. Bertsekas）：在最优控制与动态规划中强调马尔可夫型状态描述的重要性。
• Probabilistic Robotics（Thrun, Burgard, Fox）：在机器人定位与滤波中以“信念状态”作为满足马尔可夫性的状态表示。