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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #469
- 日期：2026-03-18
摘要
馬可夫鍊是一種自然且易於理解的工具，用於描述時間或空間中的一維模式。我們展示瞭如何透過將貝葉斯方法應用於參數估計和模型階數選擇，從有限資料推斷任意 k 的 k 階馬可夫鏈。擴展離散資料多項式模型的現有結果，我們透過資訊理論（類型論）技術將推理與統計力學連結起來。我們在貝葉斯證據和配分函數之間建立了直接關係，允許直接計算條件相對熵和源熵率的期望和變異數。最後，我們介紹了一種新穎的方法，該方法使用有限資料大小縮放和模型階比較來推斷類外過程的結構。