1 转移矩阵

转移概率矩阵（又叫跃迁矩阵，英文名：transition matrix）是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，即只与当前所处状态有关，而与过去状态无关。在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。
转移矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P^(k)表示k步转移矩阵。

谓矩阵，是指许多个数组成的一个数表。每个数称为矩阵的元素。矩阵的表示方法是用括号将矩阵中的元素括起来，以表示它是一个整体。
矩阵中的行数与列数可以相等，也可以不等。当它们相等时，矩阵就是一个方阵。由转移概率组成的矩阵就是转移概率矩阵。也就是说构成转移概率矩阵的元素是一个个的转移概率.

2 举例

例如对应于一个天气预报的问题，若天气状态转移概率表如下：
（其中行表示今天概率，列表示明天概率。注意每一列之和为1，因为已假设明天仅这三种状态。）

写作矩阵形式为图所示。

其中转移矩阵A的每一个元素都表示从今天的一种状态到明天的一种状态的概率，例如，第2行第3列的值为1/2，这表示今天下雨而明天转阴的概率是1/2。
每一列之和为1.

3 代码求解状态转移矩阵

求状态转移矩阵，现给出矩阵如下：

采用拉普拉斯变换法，matlab代码如下:

syms s t x0 tao phi phi0;声明变量
A=[-13/7 -2/7;4/7 -22/7];
I=[1 0;0 1];
E=s*I-A;
C=det(E);
D=collect(inv(E));
phi0=ilaplace(D)

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机器学习（MACHINE LEARNING）MATLAB求解状态转移矩阵

文章目录

1 转移矩阵

2 举例

3 代码求解状态转移矩阵

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