详细介绍连续时间贝叶斯网络的图

连续时间贝叶斯网络（Continuous-Time Bayesian Network，CTBN）是一种表示随时间连续变化的随机变量之间关系的图模型。CTBN 是对传统贝叶斯网络的扩展，它将时间建模为连续的时间流，因此可以处理实时数据流和时间序列数据。

CTBN 的节点表示随时间连续变化的随机变量，它们可以取值于某个有限的状态集合。边表示节点之间的依赖关系，它们可以被分为两类：结构边和动态边。结构边表示节点间的静态关系，而动态边则表示节点在时间上的演化关系。动态边可以被看作是一个概率微分方程，描述了节点在时间上的演化过程。

CTBN 图的一个重要属性是它可以被用来推断节点的状态和状态转移的概率。例如，给定一个初始状态，我们可以使用 CTBN 模型来预测状态的演化过程，或者根据当前的状态推断未来状态的可能性。这使得 CTBN 成为一种强大的工具，可以应用于诸如生物学、金融、网络安全等领域的时间序列数据建模和分析。