Lember, Jüri, juhendajaSoop, OskarTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut2023-09-112023-09-112023https://hdl.handle.net/10062/92076Kolmekaupa Markovi mudelid (TMM) üldistavad varjatuid Markovi mudeleid (HMM) ja paarikaupa Markovi mudeleid (HMM). Nende mudelite puhul on tüüpiliseks ülesandeks vaatluste y = (y1, ..., yn) põhjal varjatud protsessi x = (x1, ..., xn) hindamine. Suurimat tõepäraga jada arg maxx p(x|y) nimetatakse Viterbi rajaks ning varjatud ja paarikaupa Markovi mudelites on see leitav Viterbi algoritmiga. Erinevalt eelmainitud mudelitest, ei saa üldiselt kolmekaupa Markovi mudelitel kasutada Viterbi algoritmi ega selle üldistusi. Käesolevas magistritöös pakume välja mõned lähendusalgoritmid Viterbi raja lähendamiseks ning viime läbi numbrilised simulatsioonid, et võrrelda lähendusalgoritmide sooritusvõimet. Simulatsioonide tulemused näitavad, et praktikas on kõige mõistlikum kasutada k-Viterbi algoritmi.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalViterbi algoritmHidden Markov modelsPairwise Markov modelsTriplet Markov modelsstochastic processesjuhuslikud protsessidMarkovi aheladmagistritöödvõrguväljaandedMarkov modelsThesis