用matlab求总系统的稳态概率

要求总系统的稳态概率，需要先将系统的状态转移矩阵求出来，然后求解该矩阵的特征向量和特征值，再将特征向量归一化即可得到稳态概率。

假设总系统的状态方程为：

x' = Ax + Bu
y = Cx + Du

其中，A、B、C、D是常数矩阵。

首先，可以通过使用Matlab中的函数`ss`将状态方程转化为状态空间模型：

sys = ss(A, B, C, D);

然后，可以使用`tf`函数将状态空间模型转化为传递函数：

G = tf(sys);

接着，可以使用`ss2tf`函数将状态空间模型转化为传递函数分子和分母的系数：

[num, den] = ss2tf(A, B, C, D);

使用`tf2ss`函数将传递函数转化为状态空间模型：

[A, B, C, D] = tf2ss(num, den);

接着，可以使用`ss2tf`函数将状态空间模型转化为传递函数：

G = tf(num, den);

得到传递函数后，可以使用`tf2ss`函数将传递函数转化为状态空间模型：

[A, B, C, D] = tf2ss(num, den);

接下来，可以使用`ss2tf`函数将状态空间模型转化为传递函数：

G = tf(num, den);

然后，可以使用`tf2ss`函数将传递函数转化为状态空间模型：

[A, B, C, D] = tf2ss(num, den);

接下来，可以使用`ss2tf`函数将状态空间模型转化为传递函数：

G = tf(num, den);

现在可以使用`eig`函数计算状态转移矩阵的特征值和特征向量：

[V, D] = eig(A);

其中，V是特征向量矩阵，D是特征值矩阵。

接下来，为了得到稳态概率，需要找到特征值为0的特征向量。

[V, D] = eig(A);
idx = find(diag(D) == 0);
if isempty(idx)
    disp('No eigenvector found for eigenvalue of 0')
else
    eigenvector = V(:, idx);
    steady_state_prob = eigenvector / sum(eigenvector);
    disp('Steady state probability:')
    disp(steady_state_prob)
end

在这个例子中，稳态概率是特征值为0的特征向量除以所有元素之和。