ਨਾਮ _ 1 ਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ'] ", 'ਨਾਮ _ 1 ਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ', ' [\'ਨਾਮ _ 1 ਚੇਨ ਕੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ\', \'ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਚੇਨ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਸੰਭਾਵੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਰਾਜ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਰਾਜ ਵਿੱਚ। ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆਇਸ ਦੀ ਵਰਤਮਾਨ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕੇਵਲ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਬੀਤ ਚੁੱਕੇ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਾਜ ਲਈ,ਸੰਭਵ ਅਗਲੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਸਿਸਟਮ। \\n\\n ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਲੱਖਾਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੂਹ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ। \\n\\n ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚਕਤਾਰਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਲਮ ਸੰਭਵ ਅਗਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈਕਤਾਰ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਕਾਲਮ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ-ਅਵਸਥਾ NAME _ 1 ਲਡ਼ੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ "A" ਅਤੇ "B" ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈਃ \\n "\\n [P] = [0.50] \\n" \\n ਫਿਰ ਅਵਸਥਾ "A" ਤੋਂ ਅਵਸਥਾ "B" ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 0.5 ਹੈ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾਅਵਸਥਾ "B" ਤੋਂ ਅਵਸਥਾ "A" ਤੱਕ ਵੀ 0.5 ਹੈ। \\n\\n ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, NAME _ 1 ਚੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਮੌਸਮ ਜਾਂ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਵਰਗੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਫੈਲਣ ਤੱਕ।ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। \\n\\nName _ 1 ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੰਤੁਲਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲੰਘੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹੈ।ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਵੰਡ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਤੁਲਨ ਸਮੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। \\n\\nNAME _ 1 ਚੇਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ।ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਯੋਗ ਹਨ \',\' ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਨਾਮ ਕੀ ਹੈ _ 2, ਕਿਵੇਂਕੀ ਉਹ ਨਾਮ _ 1 ਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਨਾਮ _ 1 ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ \'] ', 'ਨਾਮ _ 1 ਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ', ' [\'ਨਾਮ _ 1 ਚੇਨ ਕੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ\', \'ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਚੇਨ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕੁੱਝ ਸੰਭਾਵੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਰਾਜ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਰਾਜ ਵਿੱਚ। ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆਇਸ ਦੀ ਵਰਤਮਾਨ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕੇਵਲ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਬੀਤ ਚੁੱਕੇ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਾਜ ਲਈ,ਸੰਭਵ ਅਗਲੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਸਿਸਟਮ। \\n\\n ਇੱਕ ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਲੱਖਾਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੂਹ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ। \\n\\n ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚਕਤਾਰਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਲਮ ਸੰਭਵ ਅਗਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈਕਤਾਰ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਕਾਲਮ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ-ਅਵਸਥਾ NAME _ 1 ਲਡ਼ੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ "A" ਅਤੇ "B" ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈਃ \\n "\\n [P] = [0.50] \\n" \\n ਫਿਰ ਅਵਸਥਾ "A" ਤੋਂ ਅਵਸਥਾ "B" ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 0.5 ਹੈ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾਅਵਸਥਾ "B" ਤੋਂ ਅਵਸਥਾ "A" ਤੱਕ ਵੀ 0.5 ਹੈ। \\n\\n ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, NAME _ 1 ਚੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਮੌਸਮ ਜਾਂ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਵਰਗੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਫੈਲਣ ਤੱਕ।ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। \\n\\nName _ 1 ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੰਤੁਲਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲੰਘੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹੈ।ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਵੰਡ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਤੁਲਨ ਸਮੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। \\n\\nNAME _ 1 ਚੇਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ।ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਯੋਗ ਹਨ \',\' ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਨਾਮ ਕੀ ਹੈ _ 2, ਕਿਵੇਂਕੀ ਉਹ ਨਾਮ _ 1 ਚੇਨਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਨਾਮ _ 1 ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ \',\' ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਨਾਮ _ 2 (ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ.) ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਸਿਸਟਮ ਜਿੱਥੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਅਵਸਥਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. 2 ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋਵੇਂ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਇੱਕ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਗਿਣਤੀ ਯੋਗ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।ਸਿਸਟਮ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀਆਂ ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ "ਲੁਕੀਆਂ" ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ,ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨੂੰ "ਨਿਰੀਖਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਕਿਸੇ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਚਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਨਿਰੀਖਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉੱਤੇ ਵੰਡ, ਲੁਕਵੀਂ ਅਵਸਥਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਾਜ ਲਈ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈਨਿਰੀਖਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉੱਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵੰਡ। ਐਚ. ਐਮ. ਐਮ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਅਵਸਥਾ ਕ੍ਰਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈਪ੍ਰਕਿਰਿਆ. \\n\\n ਇੱਕ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਸੰਭਵ ਲੁਕੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਨਿਯਮਿਤ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਨਾਮ _ 1 ਲਡ਼ੀ, ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ। ਦੂਜਾ ਕਦਮ ਨਿਰੀਖਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਹਰੇਕ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਅਵਸਥਾ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਵੰਡ, ਜੋ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈਨਿਰੀਖਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। \\n\\n ਇੱਕ ਵਾਰ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ। ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਪਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹਨ।ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਸਪੀਚ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਅਵਸਥਾ ਕ੍ਰਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ, ਨਿਰੀਖਤ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿਟਰਬੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਫਾਰਵਰਡ-ਬੈਕਵਰਡ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਸਥਿਤੀ ਕ੍ਰਮ, ਨਿਰੀਖਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਉੱਤੇ, ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਰਾਹੀਂ ਮਾਰਗ ਲੱਭ ਕੇ ਜਿਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਨਾਮ _ 2(ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ.) ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਅਵਸਥਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 2 ਹੈ, ਜੋ ਕਿਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐੱਚ. ਐੱਮ. ਐੱਮ. ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਨਾਮ _ 1 ਚੇਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ \',\' ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਨਾਮ _ 2 ਕੀ ਹੈ, ਉਹ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਨਾਮ _ 1 ਚੇਨ, ਅਤੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਨਾਮ _ 1 ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ \'] ', 'ਨਾਮ _ 1 ਜ਼ੰਜੀਰਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ \n ']