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1、%說(shuō)明:我們知道 markov 鏈由一個(gè)狀態(tài)跳到下一個(gè)狀態(tài)的和為 1。而 matlab 中,rand 函數(shù)可以等概率產(chǎn)生區(qū)間0,1之間的數(shù)。例如從“狀態(tài) 1”跳到“狀態(tài) 1,2,3”的概率分別為0.3、0.5、0.2。所以我們可以使用 rand(1)=0.3、0.3rand(1)0.8 來(lái)表示概率0.3、0.5、0.2。clc ; clear allorgn_p= 0, 1/3, 2/3;1/4, 0, 3/4;7/8, 1/8, 0n=200;%總的試驗(yàn)次數(shù)nmb_p=sqrt(numel(orgn_p);a=1; x=1:n+1;for i=1:1:n a=rand(1);if aorgn
2、_p(1,2) & a(i)=1 a=a,3;endif aorgn_p(2,1) & a(i)=2 a=a,3;endif aorgn_p(3,1) & a(i)=3 a=a,2;endendplot(1:length(a),a) axis(0,length(a),min(a)-0.5,max(a)+0.5) title(y的狀態(tài)取值)p=zeros(nmb_p,nmb_p); for k=1:nfor i=1:nmb_p for j=1:nmb_pif a(k)=i & a(k+1) = j; p(i,j)=p(i,j)+1;elsep(i,j)=p(i,j);endendendends=
3、sum(p); s=s,s,s; p=p./s;disp(真實(shí)轉(zhuǎn)移矩陣pp的估計(jì)值) p“”“”at the end, xiao bian gives you a passage. minand once said, people who learn to learn are very happy people. in every wonderful life, learning is an eternal theme. as a professional clerical and teaching position, i understand the importance of contin
4、uous learning, life is diligent, nothing can be gained, only continuous learning can achieve better self. only by constantly learning and mastering the latest relevant knowledge, can employees from all walks of life keep up with the pace of enterprise development and innovate to meet the needs of the market. this document is also edited by my studio professionals, there may be erro
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