stochastic process

確率論において、確率過程（かくりつかてい、英語: stochastic process）は、時間など，条件によって変化する確率変数の数理モデルである。株価や為替の変動、ブラウン運動などの粒子のランダムな運動を数学的に記述する模型（モデル）として利用している。不規則過程（英語: random process）とも言う。

Xt はマルコフ過程ではなく、その解は拡散過程ではなく伊藤過程（Itō process）と呼ばれる。係数関数が現在と過去のXtの値のみに依存する場合、定義する確率微分方程式は、確率遅延微分方程式（stochastic delay differential equation）という。

ハイブリッドシステム 数学モデルは、数学的な方程式や、ランダム（乱雑）な結果をともなう事象に基づいている。なかでも最も常套的なのが、確率過程 (stochastic process) を使う手段である。その確率モデルでは、非決定的な実験の結果を用いて作曲をおこなう。このとき作曲家がコントロールするのは、確率パラ

マルコフ再生過程（英: Markov renewal process; MRP）は、確率過程の一つであり、ジャンプ型マルコフ過程（Markov jump process）の考え方を一般化したものである。マルコフ連鎖やポアソン点過程（英語版）のような一部の確率過程、および再生過程（英語版）はマルコフ

はロボット工学や自動制御、経済学、製造業を含む幅広い分野で用いられている。 マルコフ決定過程は離散時間における確率制御過程 (stochastic control process) である。 各時刻において過程 (process) はある状態 (state) を取り、意思決定者 (decision maker) はその状態において利用可能な行動