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Embedded_Matlab_function1.rar_马尔科夫跳变系统与转移概率_MATLAB模拟

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简介：
本资源包提供了利用嵌入式MATLAB函数对马尔科夫跳变系统的仿真代码，特别关注于系统状态转移概率的研究和应用。 描述了一个潜入函数，该函数用于仿真一个马尔科夫跳变系统在已知转移概率下的行为。

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  • Embedded_Matlab_function1.rar_马尔科夫跳变系统与转移概率_MATLAB模拟
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    本资源包提供了利用嵌入式MATLAB函数对马尔科夫跳变系统的仿真代码，特别关注于系统状态转移概率的研究和应用。 描述了一个潜入函数，该函数用于仿真一个马尔科夫跳变系统在已知转移概率下的行为。
     
  • 一步转移概率与马尔科夫链矩阵
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    本文章介绍了步转移概率及其在构建马尔可夫链中的重要性，并详细解释了如何利用这些概率来构造马尔可夫链矩阵。 二、一步转移概率与矩阵 回顾马尔科夫链的基本概念。 定义：设P表示由所有一步转移概率组成的矩阵，并且状态空间I={1,2,3,...}，则称此为系统状态的一步转移概率矩阵。它具有以下性质： (1) 每行元素之和等于1 (2) 所有元素非负 定义：条件概率 \( P_{ij}(n)=P(X_{n+1}=j|X_n=i) \)，在时刻n称为从状态i转移到状态j的一步转移概率，简称转移概率。
     
  • 马尔科夫链的概念-马尔科夫链
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    马尔科夫链是一种数学模型，描述一系列可能事件的状态序列，其中每个状态只依赖于前一个状态。该文介绍其基本概念与应用。 马尔科夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中一种具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。其主要特点包括：系统在每个时期所处的状态都是随机确定的；从一个时期到下一个时期的转变遵循一定的概率规则；而下一时期的状态仅由当前状态和转移概率决定（即无后效性）。本节课将重点介绍时间和状态均为离散化的马尔科夫链及其应用。
     
  • 马尔科夫预测模型.zip_马尔科夫_马尔科夫MATLAB_马尔科夫预测
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    本资源包含马尔科夫预测模型的相关资料与代码，适用于使用MATLAB进行马尔科夫过程分析和预测的研究者及学习者。 马尔科夫预测模型的MATLAB实例包括理论指导和数据支持。
     
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  • 二状态转移、转移概率及状态转移矩阵——第六章 马尔科夫预测法完整版
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    本章节详细探讨了马尔科夫预测法中的核心概念，包括系统如何在两种或多种状态间转换及其概率计算方法，并介绍了描述这些转换的状态转移矩阵。 二. 状态转移、转移概率及状态转移矩阵 1. 状态转移和转移概率 状态转移是指系统从一个时期的状态Si转变为未来某时期的可能状态Sj的过程。而这种转变发生的可能性被称为转移概率，可以分为一次转移和多次转移的情况。
     
  • Simulink_马尔科夫系统_simulation.zip
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    该资源为Simulink环境下构建和模拟马尔科夫系统的模型文件及代码集合，适用于学习与研究状态转移过程中的随机性和不确定性。 Simulation_马尔科夫系统_simulink仿真.zip
     
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    马尔科夫转换_GARCH模型（Markov-switching GARCH）结合了状态空间模型与时间序列分析方法，用于捕捉金融市场中波动率动态变化及结构转变。 马尔科夫状态转换的GARCH类模型用MATLAB程序代码进行实证研究（MS-GARCH）。
     
  • MATLAB.rar - MATLAB程序及可能概率的马尔科夫预测
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    本资源包含利用MATLAB编写的马尔科夫模型预测程序，适用于分析状态转移和进行未来可能发生事件的概率预测。 马尔科夫模型及其终极预测概率非常实用且易于理解。
     
  • 隐马尔可夫模型的参数估计与隐马尔科夫模型
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    本文探讨了隐马尔可夫模型（HMM）中的关键问题——参数估计，并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法，为读者提供了一个全面了解HMM的视角。 隐马尔可夫模型的参数包括： 1. 状态总数 N； 2. 每个状态对应的观测事件数 M； 3. 状态转移矩阵； 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布； 5. 起始状态。