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文档摘要

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连续时间马尔科夫链模型检测算法：理论、实践与工具实现

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今科技飞速发展的时代，众多复杂系统广泛存在于金融、通信、医疗、交通等各个领域，这些系统的动态特性分析对于系统的优化、决策制定以及性能提升至关重要。连续时间马尔科夫链（Continuous-TimeMarkovChain，CTMC）作为一种强大的数学工具，在描述复杂系统动态特性方面发挥着关键作用。

从理论层面来看，CTMC是一种连续时间随机过程，其核心特性——马尔科夫性，使得在已知当前状态的条件下，系统未来的状态仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。这一特性极大地简化了对复杂系统动态行为的建模