M=[0.9 0.1 0;
0 0.8 0.2
0.1 0.1 0.8]
c=M(1,:)
k=0
for i=2:3
A=c'*M(i,:)
for j=1:3
c(j)=A(j,j)
end
for m=1:3
for n=1:3
if (m==n)
continue
else
k=k+A(m,n)
end
end
end
end
b=c/(1-k)
问题补充:当然可以;这就是证据理论的性质呀。
syms x1 x2 x3 x4s1=70*(1-cos(pi/120*x1))s2=140*(x2-x2+1)s3=140*(1-(x3-165)/90)s4=0*x4
ds1=diff(s1)ds2=diff(s2)ds3=diff(s3)ds4=diff(s4)
x1=0:120x2=121165x3=166:255x4=256:360
figureplot(subs(s1),subs(ds1))
figureplot(subs(s2),subs(ds2))
figureplot(subs(s3),subs(ds3))
figureplot(subs(s4),subs(ds4))
其中第一个图正常。而后面的图不正正尺旁常困斗,但是正确的。因为举橡你给的函数s2、s3、s4都不正常。
题中有几个参数的含义都没做说明,取值范围也不清楚:
1、μ和σ惯例是均值和均方差的符号,是哪个量的均方差?胡弯取值范围呢?
2、Δt是什么?
3、第一个方程中的S应该是指第二个方程中的S(t-1)吧?
4、ε“服从标准正态分布”的意思应该是其均值为0、方差为1?
代码并不复杂:
N = 1000S = zeros(N+1,1)
S(1) = 100
mu = 100
sigma = 30
dt = 0.001
e = randn(N,1)
for i = 2 : N+1
DS = S(i-1) * ( mu*dt + sigma * e(i-1) * sqrt(dt) )
S(i) = S(i-1) + DS
end
stem(0:N,S)
从参数取值看,Δt的影响比较大,如果取的稍大一些,就很容易发散。而按照当前的参数值,尽笑做老管过程不同,最终都能收碰升敛到0。
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