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轉移概率矩陣:矩陣各元素都是非負的,并且各行元素之和等于1,各元素用概率表示,在一定條件下是互相轉移的,故稱為轉移概率矩陣。如用于市場決策時,矩陣中的元素是市場或顧客的保留、獲得或失去的概率。P(k)表示k步轉移概率矩陣。
舉例說明a=‘2 3 4 5’;b=str2num(a);結果:b= 2 3 4 5把uitable變成N行一列,用reshape(uitable,N,1); 不過這時N等于uitalbe的數(shù)組元素個...
現(xiàn)在市場的價格戰(zhàn)太離譜了,導致很多的商家都必須用低價來吸引客戶,所以產品質量往往都得不到保障。力弘(LHLEEHAM)提供全系列會議視聽系統(tǒng)矩陣切換控制器,包含產品有同軸矩陣系列AHD/TVI...
樓上恐怕還是不大了解,數(shù)字矩陣首先信號是數(shù)字信號,數(shù)字信號包括:SDI(標清)、HD-SDI(高清)這兩種以前都是廣播級信號,都是在廣播電視應用的,但是現(xiàn)在隨著電視會議的發(fā)展,已經(jīng)出現(xiàn)高清電視會議系統(tǒng)...
矩陣函數(shù)和函數(shù)矩陣
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矩陣函數(shù)求導 首先要區(qū)分兩個概念:矩陣函數(shù)和函數(shù)矩陣 (1) 函數(shù)矩陣 ,簡單地說就是多個一般函數(shù)的陣列, 包括單變量和多變量函數(shù)。 函數(shù)矩陣的求導和積分是作用在各個矩陣元素上,沒有更多的規(guī)則。 單變量函數(shù)矩陣的微分與積分 考慮實變量 t 的實函數(shù)矩陣 ( )( ) ( )ij m nX t x t ×= ,所有分量函數(shù) ( )ijx t 定義域相同。 定義函數(shù)矩陣的微分與積分 0 0 ( ) ( ) , ( ) ( ) . t t ij ijt t d d X t x t X d x d dx dx τ τ τ τ ? ? ? ??? ???= =? ??? ?? ?? ? ?? ?∫ ∫ 函數(shù)矩陣的微分有以下性質: (1) ( )( ) ( ) ( ) ( )d d dX t Y t X t Y t dt dt dt + = + ; (2) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )
矩陣
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第五章 矩 陣 §5.1 矩陣的運算 1.計算 421 421 421 963 642 321 ; 412 503 310 231 4102 2013 ; n n b b b aaa 2 1 21 ,,, ; n n bbb a a a ,, 21 2 1 ; 113 210 121 121 011 132 113 210 121 . 2.證明,兩個矩陣 A 與 B 的乘積 AB 的第 i 行等于 A 的第 i 行右乘以 B, 第 j 列等于 B的第 j 列左乘以 A. 3.可以按下列步驟證明矩陣的乘法滿足結合律: (i) 設 B=( ijb )是一個 n p矩陣.令 j = njj bjbb ,,2,1 是 B的第 j 列, j=1,2,? ,p. 又 設 pxxx ,,, 21 是 任 意 一 個 p 1 矩 陣 . 證 明 : B = ppxxx 211 . (ii)設 A 是一個
轉移概率矩陣(又叫躍遷矩陣,英文名:transition matrix)是俄國數(shù)學家馬爾科夫提出的,他在20世紀初發(fā)現(xiàn):一個系統(tǒng)的某些因素在轉移中,第n次結果只受第n-1的結果影響,即只與當前所處狀態(tài)有關,而與過去狀態(tài)無關。 在馬爾科夫分析中,引入狀態(tài)轉移這個概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài);狀態(tài)轉移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉移到另一種狀態(tài)的概率。
例如對應于一個天氣預報的問題,若天氣狀態(tài)轉移概率表如左下:
(其中列表示今天的狀態(tài),行表示明天的狀態(tài)。注意每一列之和為1,因為已假設明天僅這三種狀態(tài)。)
明/今 | 晴 | 陰 | 雨 |
晴 | 3/4 | 1/2 | 1/4 |
陰 | 1/8 | 1/4 | 1/2 |
雨 | 1/8 | 1/4 | 1/4 |
寫作矩陣形式為圖1所示。
其中轉移矩陣 A的每一個元素都表示從今天的一種狀態(tài)到明天的一種狀態(tài)的概率,例如,第2行第3列的值為1/2,這表示今天下雨而明天轉陰的概率是1/2。
稱A為轉移矩陣。
狀態(tài)轉移矩陣是俄國數(shù)學家馬爾科夫提出的控制理論中的矩陣,是時間和初始時間的函數(shù),可以將時間的狀態(tài)向量和此矩陣相乘,得到時間時的狀態(tài)向量。
他在20世紀初發(fā)現(xiàn):一個系統(tǒng)的某些因素在轉移過程中,第n次結果只受第n-1的結果影響,即只與上一時刻所處狀態(tài)有關,而與過去狀態(tài)無關。 在馬爾科夫分析中,引入狀態(tài)轉移這個概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài);狀態(tài)轉移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉移到另一種狀態(tài)。2100433B
狀態(tài)轉移矩陣是俄國數(shù)學家馬爾科夫提出的,他在20世紀初發(fā)現(xiàn):一個系統(tǒng)的某些因素在轉移過程中,第n次結果只受第n-1的結果影響,即只與當前所處狀態(tài)有關,而與過去狀態(tài)無關。 在馬爾科夫分析中,引入狀態(tài)轉移這個概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài);狀態(tài)轉移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉移到另一種狀態(tài)。