使用稳态概率矩阵模拟马尔可夫链并找到单个状态的长期概率

Markov-ization 北京大学《音乐与数学》大作业之中所写的马尔科夫转移概率矩阵自动生成器 如题，支持生成1阶与2阶的转移概率矩阵。 使用方法： 将乐音体系数字化后的谱子用空格分隔写在input.txt之中（备注：每个音用三位数表示，百位表示时值，剩下的两位数对应乐音体系中的1-97（当然，恁要是想用0-96也无所谓，毫无影响）的数字，特别地，休止符用98表示） 运行Markov-ize.cpp。 在output.txt中查看结果。 此外，还更新了Random-Note-Generator.cpp，可以基于生成的转移概率矩阵生成随机音乐的数字化。 为了方便测试，我在此提供了样例input.txt（即音乐与数学课中的《鸿雁》节选）。 原理 以一阶的为例： 首先读入乐谱的第一、二个数字化音符，记作音符对(note_pre, note_suf)，将该音符对出现的次数记录，并将以note_

为了找到信道容量，必须最大化关于源符号 'c' 的离散概率集和给定转移概率矩阵的互信息。 Blahut 和 Arimoto 于 1972 年独立推导出了一种寻找信道容量 Cc 的有效算法。该算法基于这样一个事实，即信道容量可以由 Pc 的一些简单函数确定上下界。该算法基于这些递归更新 Pc界限。

（2）二步转移概率矩阵 *

确定一步转移概率矩阵的步骤 * *

吉布斯采样matlab代码

@ 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

研究电动汽车空间负荷预测的初始数据，电动汽车到住宅区、工业区、商业区在每个时刻的概率

MovieLens 100K上的概率矩阵分解 总览 在此项目中，我们使用MovieLens 100K数据集。 该数据集包含来自943位用户的1,682部电影的100,000个评分。 在此项目中，RMSE（均方根误差）用作度量。 我测试了2种不同的数据分割：密集和稀疏。 数据是随机拆分的，用于训练/验证的数据为80％，对于密集数据的测试为20％，对于稀疏数据，仅训练/验证的数据为20％，对于测试为20％。 在训练中，应用5倍交叉验证来选择最佳超参数并在测试集中评估模型。 运行代码 参量 任务：[“ task1”-调整正则化参数，“ task2”-调整因子数量，“ predict”-预测等级]

基于转移概率矩阵的概率布尔控制网络的可控制性