马尔科夫链matlab电气简易程序

马尔科夫链是一种随机过程，它具有马尔科夫性质，即未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。在Matlab中，可以通过编写简易程序来模拟马尔科夫链的行为。

以下是一个简单的马尔科夫链的Matlab程序示例：

% 马尔科夫链模拟程序

% 定义状态转移矩阵
transition_matrix = [0.7, 0.3; 0.4, 0.6];

% 定义初始状态
initial_state = [1, 0];

% 模拟马尔科夫链的状态转移
num_steps = 10; % 模拟的步数
current_state = initial_state;
states = zeros(num_steps+1, 2);
states(1, :) = current_state;

for i = 2:num_steps+1
    % 根据状态转移矩阵进行状态转移
    current_state = current_state * transition_matrix;
    states(i, :) = current_state;
end

% 打印模拟结果
disp("模拟结果：");
disp(states);

% 绘制状态转移图
figure;
plot(0:num_steps, states(:, 1), 'r-o', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(0:num_steps, states(:, 2), 'b-o', 'LineWidth', 2);
xlabel('步数');
ylabel('状态概率');
legend('状态1', '状态2');
title('马尔科夫链状态转移');

这个程序模拟了一个具有两个状态的马尔科夫链，状态转移矩阵`transition_matrix`表示从一个状态转移到另一个状态的概率。初始状态为`initial_state`，通过循环模拟了指定步数的状态转移过程，并将结果存储在`states`矩阵中。最后，通过绘图展示了状态转移的过程。