离散时间马尔可夫链

马尔可夫链是一种离散状态的马尔可夫过程，用右随机转移矩阵描述，用有向图表示。

马尔可夫链模型

的dtmc类为离散时间马尔可夫链的建模和分析提供了基本的工具。该类支持具有有限数量万博1manbetx的状态链，这些状态链在离散时间中演化，具有时间均匀过渡结构。

创建和修改马尔可夫链模型对象

从概率或观察计数的状态转移矩阵中创建马尔可夫链模型对象，并创建具有特定结构的随机马尔可夫链。

可视化马尔可夫链结构和演化

使用可视化的马尔可夫链模型的结构和演化dtmc绘图功能。

处理状态转换

这个例子展示了如何处理来自经验状态计数数组的转换数据，并创建离散时间Markov链(dtmc)描述状态转换的模型。

确定马尔可夫链的渐近性态

计算一个马尔可夫链的平稳分布，估计其混合时间，并确定该链是否遍历和可约。

比较马尔可夫链混合时间

比较几种不同结构马尔可夫链的估计混合时间。

识别马尔可夫链中的类

以编程和可视化的方式识别马尔可夫链中的类。

模拟通过马尔可夫链的随机漫步

生成和可视化通过马尔可夫链的随机漫步。

计算每个时间步马尔可夫链的状态分布

计算和可视化状态重新分布，它显示从初始分布到确定性状态分布随时间的演化。