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    發布日期: 2021-06-18
  • 語言: Matlab
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資源簡介

馬爾科夫鏈matlab程序包。馬爾科夫鏈定義本身比較簡單,它假設某一時刻狀態轉移的概率只依賴于它的前一個狀態。舉個形象的比喻,假如每天的天氣是一個狀態的話,那個今天是不是晴天只依賴于昨天的天氣,而和前天的天氣沒有任何關系。當然這么說可能有些武斷,但是這樣做可以大大簡化模型的復雜度,因此馬爾科夫鏈在很多時間序列模型中得到廣泛的應用,比如循環神經網絡RNN,隱式馬爾科夫模型HMM等,當然MCMC也需要它。     如果用精確的數學定義來描述,則假設我們的序列狀態是...Xt?2,Xt?1,Xt,Xt+1,......Xt?2,Xt?1,Xt,Xt+1,...,那么我們的在時刻Xt+1Xt+1的狀態的條件概率僅僅依賴于時刻XtXt,即: P(Xt+1|...Xt?2,Xt?1,Xt)=P(Xt+1|Xt) P(Xt+1|...Xt?2,Xt?1,Xt)=P(Xt+1|Xt)     既然某一時刻狀態轉移的概率只依賴于它的前一個狀態,那么我們只要能求出系統中任意兩個狀態之間的轉換概率,這個馬爾科夫鏈的模型就定了。我們來看看下圖這個馬爾科夫鏈模型的具體的例子。

資源截圖

代碼片段和文件信息

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%?Copyright?(c)?1998?Harvard?University.?Full?copyright?in?the?file?Copyright
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%?returns?the?log?of?the?p(p1)?/?p(p2)?when?both
%?are?distributed?Beta(alphabeta).
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function?[?lpr?]?=?betalpr(p1p2alphabeta)
lpr?=?(alpha-1)?*?log(p1/p2)?+?(beta-1)?*?log((1-p1)/(1-p2))?;

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