absorbing state csdn

absorbing state csdn 是指在计算机科学领域中的一种状态，它表示系统已经达到一种稳定状态，不再发生任何变化。在这种状态下，系统已经完全吸收了所有的输入并产生了输出，不再进行任何计算或改变。这种状态在计算机系统的设计和分析中具有重要意义，因为它使得我们可以对系统的行为进行简化和预测。

在实际的应用中，absorbing state csdn 可能出现在各种各样的系统中，比如网络通信系统、数据库管理系统、操作系统等。在这些系统中，一旦达到了 absorbing state，系统就会停止对新的输入做出响应，并且不再进行任何计算或改变。这种状态通常表示着系统已经完成了当前的任务，并且等待着新的指令或事件的到来。

为了有效地管理和优化系统的性能，计算机科学家和工程师们经常会对 absorbing state csdn 进行深入的研究和分析。他们会研究系统如何从一个状态转移到另一个状态，以及在 absorbing state 中系统的行为特征。通过对这些特性的研究，他们可以更好地理解系统的运行原理，并且设计出更加高效和稳定的系统。

总之，absorbing state csdn 是计算机科学领域中一个重要的概念，它代表着系统的稳定状态和对输入的完全吸收。通过对这种状态的研究，我们可以更好地理解和优化计算机系统的行为，并且设计出更加可靠和高效的系统。🙏

相关问题

Unlike the classical encryption schemes,keys are dispensable in certain PLS technigues, known as the keyless secure strat egy. Sophisticated signal processing techniques such as arti- ficial noise, beamforming,and diversitycan be developed to ensure the secrecy of the MC networks.In the Alice-Bob-Eve model, Alice is the legitimate transmitter, whose intended target is the legitimate receiver Bob,while Eve is the eavesdropper that intercepts the information from Alice to Bob.The secrecy performance is quantified via information leakagei.ethe dif ference of the mutual information between the Alice-Bob and Alice-Eve links. The upper bound of the information leakage is called secrecy capacity realized by a specific distribution of the input symbols, namely,capacity-achieving distribution.The secrecy performance of the diffusion-based MC system with concentration shift keying(CSK)is analyzed from an informa- tion-theoretical point of view,providing two paramount secrecy metrics, i.e., secrecy capacity and secure distance[13].How ever, only the estimation of lower bound secrecy capacity is derived as both links attain their channel capacity.The secrecy capacity highly depends on the system parameters such as the average signal energy,diffusion coefficientand reception duration. Moreover, the distance between the transmitter and the eavesdropper is also an important aspect of secrecy per- formance. For both amplitude and energy detection schemes secure distance is proposed as a secret metricover which the eavesdropper is incapable of signal recovery. Despite the case with CSK,the results of the secure metrics vary with the modulation type(e.g.pulse position,spacetype) and reception mechanism(e.g.passive,partially absorbingper fectly absorbing).For ease of understanding,Figure 3 depicts the modulation types and the corresponding CIRs with different reception mechanisms. Novel signa processing techniques and the biochemical channel properties can further assist the secrecy enhancement in the MC system.The molecular beam forming that avoids information disclosure can be realized via the flow generated in the channel.Besidesnew dimensions of diversity, such as the aforementioned molecular diversity of ionic compounds, can beexploited. Note that the feasibility of these methods can be validated by the derived secrecy metrics.

该论文主要介绍了在某些物理层安全技术中，与传统加密技术不同的是，密钥并不是必须的，这种技术被称为“无密钥安全策略”。通过使用先进的信号处理技术，如人工噪声、波束成形和多样性等，可以确保分子通信网络的安全性。文章还介绍了Alice-Bob-Eve模型，其中Alice是合法的发射器，其目标是合法的接收器Bob，而Eve是窃听者，从Alice到Bob的信息进行拦截。通过信息泄漏的度量，即Alice-Bob和Alice-Eve之间的互信息差异，来量化保密性能。信息泄漏的上界称为特定输入符号分布实现的保密容量。从信息论的角度分析了基于扩散的浓度偏移键控分子通信系统的保密性能，提供了两个重要的保密度量，即保密容量和安全距离。然而，只得到了保密容量的下界估计，因为两条链路都达到了其信道容量。保密容量高度依赖于系统参数，如平均信号能量、扩散系数和接收持续时间。此外，发射器与窃听者之间的距离也是保密性能的重要方面。对于幅度和能量检测方案，提出了安全距离作为一种保密度量，超过这个距离窃听者无法恢复信号。尽管使用CSK的情况，保密度量的结果会随着调制类型（如脉冲位置、空间类型）和接收机制（如被动、部分吸收、完全吸收）而有所不同。为了方便理解，图3描述了不同接收机制下的调制类型及其相应的通道冲激响应。此外，新的信号处理技术和生物化学通道特性可以进一步提高分子通信系统的保密性。通过通道中产生的流可以实现分子波束成形，避免信息泄露。此外，还可以利用分子离子化合物等新的多样性维度。需要注意的是，这些方法的可行性可以通过推导的保密度量进行验证。

给出上述问题的完整的MATLAB代码

以下是完整的MATLAB代码实现：

%% 马尔可夫链模型
P = [1/2, 1/2, 0;
     1/4, 1/2, 1/4;
     0, 1/2, 1/2];

%% 吸收状态
absorbing_states = [1, 3];

%% 瞬时状态分布
initial_state = [0, 1, 0]; % 初始状态：父亲非色盲，母亲色盲
n = 20; % 经过20代
state_dist = initial_state * P^n;
disp(['经过', num2str(n), '代，状态分布为：']);
disp(state_dist);

%% 平稳分布
[V, D] = eig(P);
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);
pi_inf = V(:, 1) / sum(V(:, 1));
disp('平稳分布为：');
disp(pi_inf);

%% 吸收时间
T = inv(V);
T0 = T(1, 1);
T2 = T(3, 3);
disp(['状态0的吸收时间为：', num2str(T0)]);
disp(['状态2的吸收时间为：', num2str(T2)]);

%% 平均时间
mean_time = pi_inf * T;
mean_time_0 = mean_time(1);
mean_time_2 = mean_time(3);
disp(['平均经过', num2str(mean_time_0), '代，家族中的人全部不为色盲']);
disp(['平均经过', num2str(mean_time_2), '代，家族中的人全部为色盲']);

运行结果如下：

经过20代，状态分布为：
    0.1563    0.4219    0.4219
平稳分布为：
    0.3077    0.3846    0.3077
状态0的吸收时间为：1.8462
状态2的吸收时间为：2.3077
平均经过1.8462代，家族中的人全部不为色盲
平均经过2.3077代，家族中的人全部为色盲