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今日は、マルコフ連鎖を使って、なんで人間が何かに依存してまうんかを考えてみるで。
まず、マルコフ連鎖っちゅうのは、ある状態から次の状態に移る確率が決まってるもんやねん。たとえば、ある日「A」っちゅう状態におったら、次の日に「B」っちゅう状態に移る確率が決まってる、そんな感じや。
さて、依存症を考えると、これを「状態」として表現することができるんや。たとえば、アルコール依存症を考えるとするやろ。状態は「飲酒量」で表せるわけや。
1. 状態の定義: 0杯（飲まへん）、1杯、2杯、…、n杯みたいに、飲酒量を状態として定義するんや。
2. 遷移確率: それぞれの状態から次の状態に移る確率を決めるんや。たとえば、1杯飲んだら次の日も1杯飲む確率、2杯に増える確率、0杯に減る確率を設定するわけや。
3. 遷移行列: これらの確率を行列で表すんや。行列の各要素が、ある状態から別の状態に移る確率になってるんやで。
この遷移行列を使って、長期的にどんな状態に落ち着くか、つまり「定常分布」を計算することができるんや。これが、どんだけの確率で依存症になるかを示すんや。
たとえば、もしある状態におる確率が時間が経つにつれて1に近づくんやったら、その状態が安定してる、つまり依存症になってるっちゅうことや。
今日はこの辺にしとくけど、こうやってマルコフ連鎖を使えば、依存症の進行を数学的にモデル化して、どんな条件で依存症が進行するかを分析できるんや。ほんま、数学って奥が深いなぁ。
ちょっと勉強すればわかるけど、マルコフ連鎖で人間系のモデル化するとクソ雑な運命論にしかならんから気をつけたほうがええで
ちびマルコでも見てくるわ
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