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Markov链在统计计算中的应用，很实用。ppt课件

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半马尔可夫工具箱允许基于真实离散或先前离散化的现象创建马尔可夫和半马尔可夫模型。 工具箱的输入是一个离散时间序列，必须通过一个只有一个变量的文件 .mat 给出：离散时间序列。 在链接 ( https://sites.google.com/site/flavioprattico/download ) 上，可以下载带有风速离散数据的 .mat 文件，即 data.mat，以测试应用程序。 工具箱允许选择是否保存数据和矩阵以及模型的种类（马尔可夫、半马尔可夫或两种模型）。 在蒙特卡罗模拟结束时，概率分布函数的直方图以简单的图形显示，以检查建模的有效性。 包含所有变量的输出 mat 文件将自动配置在加载数据的文件夹中。 在 mat 文件中，您将找到以下变量（如果您选择了“两种模型”）： ZReal_Data：它是真正的离散化时间序列ZMarkov：是通过马尔科夫模型生成的合成时间序列ZSemi

hmm模型matlab代码Matlab的隐马尔可夫模型工具箱 Matlab实现的标准隐马尔可夫模型（HMM）具有连续发射以及相关的HMM，这些模型允许参数随时间变化。 时变隐马尔可夫模型的研究和应用都在此基础上展开。 使用此代码时，请引用： [1] O. Carr，F。Andreotti，KEA Saunders，N。Palmius，GM Goodwin，M。De Vos，“使用智能手机加速度计的昼夜节律监测双相情感障碍的抑郁症”。 [2] Q. Huang，D。Cohen，S。Komarzynski，XM Li，P。Innominato，F。Lévi和B.Finkenstädt，“用于隐藏遥测活动数据中昼夜节律的隐马尔可夫模型”，JR Soc。 接口，卷。 15号139，2018。 职能 Baum-Welch算法-用于从无监督的观测结果集中确定HMM参数。 时变过渡概率Baum-Welch-具有时变过渡概率的Baum-Welch算法。 维特比算法-用于根据一组观测值和HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 时变维特比算法-用于根据一组观测值和时变HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 参

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@ vapurrmaid / markov-链 一个轻量级的TS库，用于使用马尔可夫链和概率矩阵进行计算。 安装 # yarn yarn add @vapurrmaid/markov-chain # npm npm install --save @vapurrmaid/markov-chain 模组 马尔可夫链 表示有限的离散时间。 该模块的功能是： 概率状态转换 状态可用于动态更新概率 报告当前状态是否为终端 终端状态将始终转换回自身 MarkovChain导入 import { MarkovChain } from '@vapurrmaid/markov-chain' MarkovChain构造函数 必须提供N x N个概率数组作为number[][] 必须提供大小为N的T[]的值数组 （可选）在[0, N)提供initialState 如果未提供任何参数，则默认的initial

马尔可夫链蒙特卡洛-0/1背包问题 该资料库引用了该学科的最终：《蒙特卡洛算法和马尔可夫链中的特殊主题》 ，PESC / COPPE / UFRJ ，由 教授在2018年第一学期教授。 学生们： 关于 该存储库的目的是为0/1背包问题建立解决方案，也就是说，每个元素都可以或不可以不经过重复就出现在解决方案中。 开发的代码旨在评估涉及Markov Chains Monte Carlo的不同算法的结果和性能。 与伪多项式求解算法和贪婪算法（称为“爬山”）相比，本文涵盖的技术涉及不同冷却和过渡策略下的随机游走，Metropolis Hastings，模拟退火算法。 此外，该存储库还试图提出可能的场景，在这些场景中，马尔可夫链蒙特卡洛算法比确定性算法更具优势。 运行算法 所有算法都是使用编写的，并且在src目录中可用。 在data目录中，您可以找到一些可以由算法执行的问题。 涉及Mark

对准线性参数时变Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时,研究一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题。将多包不确定性和有界噪声综合考虑,通过求解无穷时域性能指标的最小最大优化问题,得到了系统的输出反馈控制律。引入二次有界概念,在满足输入输出约束的情况下,保证闭环系统的随机稳定。数值算例验证了方法的有效性。