马尔可夫python

马尔可夫链（Markov chains）是一种常见且相对简单的统计随机过程。它在概率建模和数据分析中被广泛应用，包括文本生成和金融建模等领域。马尔可夫链的概念非常直观且易于实现，它不需要使用高级的数学概念。马尔可夫链是一类重要的随机过程，其状态空间可以是有限的或可数无限的。在马尔可夫链中，系统在经过一段时间后从一个状态转移到另一个状态，这个转移过程只依赖于当前的状态，而与以前的历史无关。马尔可夫链在研究排队系统等领域中起着重要的作用。中的代码演示了如何使用NumPy库来计算马尔可夫链的状态转移。该代码定义了一个转移矩阵P，初始状态分布Init_State，以及预测n天的事件发生概率。通过循环迭代计算状态转移，最终得到了每天的收益分布。引用中的代码也展示了如何计算马尔可夫链的n次幂。该代码使用NumPy库中的matrix函数定义了一个状态转移矩阵matrix，然后通过循环迭代计算了matrix的n次幂，得到了每轮的结果。通过这些代码，可以在Python中对马尔可夫链进行计算和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [马尔科夫型决策以及使用python计算方法](https://blog.csdn.net/thehunters/article/details/125059976)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python：马尔科夫链](https://blog.csdn.net/spiritqi/article/details/127847829)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]