计算加权马尔可夫链的专业软件有哪些

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描述马氏链的(n+1)维概率分布,最重要的是条件概率P{X(t +1)=j ,X(t)=i ),称这条件概率为在时刻t时的一步转移概率P 它表示在时刻t时,X(t)=i条件下,下一时刻t+l时X(t +1) =j的概率。将Pi,依次排序,可得一步转移概率矩阵 {}我们称概率分布)i(I,为马尔可夫链的平稳分布,其中I为状态空间,它满足下列关系:sigema_i pai_i p_ij - pai_i,(pai_1>0)

马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程设X(t)是一随机过程,当过程在时刻t0所处的状态为已知时,时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关,这个特性成为无后效性无后效的随机过程称为马尔科夫过程马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的,又可以是离散的我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链马尔科夫链中,各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制

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