Sind Functional Programming & Markov Chains irgendwie verwandt?

Question

David Silver beschreibt eine Eigenschaft von Markov-Ketten wie:

Die Zukunft ist unabhängig von der die gegenwärtigen

https://www.youtube.com/watch?v=lfHX2hHRMVQ (4 Minuten in Video)

Dieser einen Akkord gegeben Vergangenheit schlug mit ich, weil ich gerade über funktionelle Programmierung (FP) lerne.

In FP können Sie auch die Vergangenheit ignorieren, da Ihre Funktionen nur den aktuellen Status benötigen, um eine Aktion auszuführen und einen neuen Status auszugeben. Dies ist bei objektorientierten Objekten nicht unbedingt der Fall, da Ihre Ausgabe von mehreren Zuständen an verschiedenen Orten abhängen kann.

Gibt es eine tiefere Verbindung zwischen FP- und Markov-Ketten, die mir nicht bekannt ist?

Ist es richtig zu sagen, dass zum Beispiel in FP geschriebene Funktionen deterministische Markov-Ketten sind?

Answer 1

Es gibt tatsächlich eine Verbindung zwischen einer Markov-Kette und der funktionalen Programmierung. Eine Markov-Kette ist ein Typ einer nicht-deterministischen Finite-State Machine (FSM), wohingegen eine Verkettung von reinen Funktionen eine deterministische FSM erzeugen würde. Der Nachteil hier ist, dass in der realen Welt (z. B. Web-Anwendungen) oft auch Funktionen benötigt werden, die nicht rein sind (z. B. eine externe Datenbank modifizieren oder abfragen).

Ich fand es sehr nützlich, Programmstatus als eine Finite-State Machine (FSM) zu modellieren, sowohl als Metapher als auch als eine konkrete Möglichkeit, Zustände und Übergänge zu modellieren. Zum Beispiel stellt ein FSM bei der Implementierung von (Web-) Benutzerschnittstellen schön which actions are allowed at which state dar.