马尔科夫链例题_第1页
马尔科夫链例题_第2页
马尔科夫链例题_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

PAGEPAGE1马尔科夫链例题马尔科夫链是一种数学模型，用于描述某个系统在不同状态之间转移的过程。在计算机科学中，马尔科夫链通常用于表示随机过程或概率模型，可以用于许多领域，例如自然语言处理、信号处理和图像处理等。下面我们来看一个例题：假设某个城市的天气有三种状态：晴天，阴天和雨天。每天的天气状态只与前一天的天气状态有关，即今天的天气状态只有三种可能：由昨天的晴天变为今天的晴天，由昨天的晴天变为今天的阴天，由昨天的晴天变为今天的雨天，以此类推。每种状态从一个状态到另一个状态的概率如下表所示：||晴天|阴天|雨天||::|::|::|::||晴天|0.7|0.2|0.1||阴天|0.3|0.4|0.3||雨天|0.2|0.4|0.4|这是一个三阶马尔科夫链，我们可以用矩阵表示转移概率矩阵：P=[[0.7,0.2,0.1],[0.3,0.4,0.3],[0.2,0.4,0.4]]现在假设今天是晴天，问明天是晴天、阴天或雨天的概率分别是多少？由于今天是晴天，所以我们可以用向量表示当前状态：s=[1,0,0]我们可以使用下面的公式计算明天的状态：s'=s*P其中，s'是一个向量，表示明天的状态分布。我们可以用Python实现这个计算过程：```pythonimportnumpyasnpP=np.array([[0.7,0.2,0.1],[0.3,0.4,0.3],[0.2,0.4,0.4]])s=np.array([1,0,0])#今天是晴天s_next=s.dot(P)print(s_next)#输出[0.70.20.1]```根据计算结果可以看出，明天是晴天的概率为0.7，阴天的概率为0.2

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论