离散时间马尔可夫链

马尔可夫链是用右随机转移矩阵描述的离散状态马尔可夫过程，用有向图表示。

马尔可夫链模型

的dtmc类提供了离散时间马尔可夫链建模和分析的基本工具。该类支持具有有限状态金宝app的链，这些链在离散时间内演化，具有时间齐次的过渡结构。

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，并创建具有指定结构的随机马尔可夫链。

形象化马尔可夫链的结构和演化

利用模型可视化马尔可夫链模型的结构和演化dtmc绘图功能。

使用状态转换

这个例子展示了如何处理来自状态计数的经验数组的转换数据，并创建一个离散时间马尔可夫链(dtmc)模型描述状态转换。

确定马尔可夫链的渐近行为

计算马尔可夫链的平稳分布，估计其混合时间，并确定链是否遍历和可约。

比较马尔可夫链混合时间

比较几种不同结构的马尔可夫链的混合次数估计。

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。

通过马尔可夫链模拟随机漫步

生成和可视化随机漫步通过马尔可夫链。

计算马尔可夫链在每个时间步长的状态分布

计算和可视化状态重新分布，它显示了从初始分布到确定状态分布随时间的演变。