python 状态转移数组

在Python中，状态转移数组（State Transition Matrix, STM）通常用于描述动态系统或状态机中的状态之间的转换概率。这种技术常用于统计模型、机器学习中的Markov链（Markov Chain）分析，特别是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）中。

在HMM中，状态转移矩阵是一个二维数组，其中每个元素（i, j）表示从当前状态i转移到下一个状态j的概率。矩阵的行代表当前状态，列代表可能的下一状态。所有行的元素之和为1，确保概率总和为1。

举个简单的例子：

# 假设我们有一个二元状态机，有2个状态：A和B
transition_matrix = [[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]] 

# 这意味着从状态A出发，有70%的概率转到状态A自身，30%的概率转到状态B；
# 从状态B出发，有40%的概率转到状态A，60%的概率转到状态B。

使用状态转移矩阵，我们可以进行如下的操作：

1. **状态转移**：给定一个初始状态和一个时间步骤，计算出在该时间步后的状态分布。
2. **路径概率计算**：计算从一个初始状态到达最终状态的所有可能路径的概率总和。
3. **模型训练**：通过观察数据并调整矩阵元素，以最大化数据的似然性。