电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第6章 马尔科夫过程 第4节 马尔科夫吸收链（马氏吸收链）
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一、状态类型定义 二、状态类型判别 三、状态间的关系 四、闭集、状态空间的分解 五、有限马氏链
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本节讨论状态空间E和参数集T都是可列集的马尔科夫链。马尔科夫链的理论系统而深入，在自然科学、工程技术及经济管理各领域有广泛的应用
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第6章 马尔科夫过程 第1节 马尔科夫过程的概念
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第5章 平稳随机过程 第4节 平稳过程的谱分析简介
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第5章 平稳随机过程 第3节 平稳过程的各态历经性
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第5章 平稳随机过程 第2节 平稳过程的自相关函数
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第5章 平稳随机过程 第1节 平稳随机过程的概念
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第4章 二阶矩过程的均方微积分 第5节 随机过程的均方积分
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电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第4章 二阶矩过程的均方微积分 第4节 随机过程的均方导数
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