Обзор инструментов анализа цепи Маркова см. в разделе Моделирование цепи Маркова.
Цепи Маркова дискретного времени
Цепи Маркова - дискретные процессы Маркова, описанные матрицей правостохастического перехода и представленные направленным графом.
dtmc класс предоставляет базовые инструменты для моделирования и анализа дискретно-временных цепей Маркова. Класс поддерживает цепочки с конечным числом состояний, которые развиваются за дискретное время с однородной по времени структурой перехода.
Создание и изменение объектов модели цепи Маркова
Создайте объект модели цепи Маркова из матрицы переходов состояний вероятностей или наблюдаемых счетчиков и создайте случайную цепь Маркова с заданной структурой.
Визуализация структуры и эволюции цепи Маркова
Визуализация структуры и эволюции модели цепи Маркова с помощью dtmc функции печати.
В этом примере показано, как работать с данными перехода из эмпирического массива подсчетов состояний и создавать дискретную цепочку Маркова (dtmc) модель, характеризующая переходы состояний.
Определение асимптотического поведения цепи Маркова
Вычислите стационарное распределение цепи Маркова, оцените время ее смешивания и определите, является ли цепь эргодичной и редуцируемой.
Сравните время смешивания цепи Маркова
Сравните предполагаемое время смешивания нескольких цепей Маркова с различными структурами.
Определение классов в цепи Маркова
Программно и визуально идентифицировать классы в марковской цепочке.
Моделирование случайных обходов по цепочке Маркова
Создание и визуализация случайных обходов по цепочке Маркова.
Распределение состояния цепи Маркова на каждом шаге времени
Вычислите и визуализируйте перераспределения состояний, которые показывают эволюцию детерминированных распределений состояний во времени от начального распределения.