下面计算遍历的m阶马尔可夫信源的熵率。 当时间足够长后，遍历的马尔可夫信源可以视作平稳信源来处理，又 因为m阶马尔可夫信源发出的符号只与最近的m个符号有关，所以极限 熵 等于条件熵 。 对于齐次遍历的马尔可夫链，其状态 由 唯一确定，因此有 所以

不好意思，本不想要分的。是马尔可夫随机场的程序，大家可以学习一下

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多候选马尔可夫轨迹预测 功能 导入csv数据并计算马尔可夫矩阵 根据给定历史序列给出预测 每个点的预测都能给出多个候选值 历史轨迹长度、预测轨迹长度和候选值数量均可调整 使用 初始化 markov = Markov(his_count=1, pre_count=3, test_count=3, tol=3) his_count为历史轨迹长度 pre_count为预测轨迹长度 test_count为csv文件中每一行数据需要留作测试集的长度（取最后test_count数量的点作测试集） tol为候选值数量 读入csv文件 markov.read_csv('trajectory100000.csv') 使用csv文件数据进行测试 acc = markov.test_csv('trajectory100000.csv') 导出预测序列 markov.write_pre('trajectory10