[翻译

[qh

■■■■■■■■■■■[qh大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

★★★★는단계나전이의수가증가함에따른마르코프과정에대한상태의제한적이고시간독립적인분포를나타냅니다。

■■■■■■■一个에서F【中文译文】:【中文译文】

信谊一个bcdefcCA建行积极的；

大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂:大黄蜂大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据

假设([a, b, c, e, f, cCA, cCB] < 1 & d == 1);

[qh]一个에서F* * * *1에서6[qh] [qh]참고로,각행의값의합계는1입니다。

P = sym(0 (6,6));P(1,1:2) = [a 1-a];P(2,1:2) = [1-b];P(3,1:4) = [cCA cCB c (1-cCA-cCB-c)];P(4,4) = d;P(5,5:6) = [e 1-e];P(6,5:6) = [1-f];P

P =
                 
                   $（ \begin{array}{c} 一个 & 1 - 一个 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 - b & b & 0 & 0 & 0 & 0 \\ cCA & 建行 & c & 1 - cCA - 建行 - c & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & d & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & e & 1 - e \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 1 - f & f \end{array})$

■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■大数据:大数据:大数据:大数据:大数据:大数据eig[qh]

[V,D] = eig(P');

해석적고유벡터

V =
                 
                   $\begin{array}{l} （ \begin{array}{c} \frac{b - 1}{一个 - 1} & 0 & 0 & - \frac{(c - d) (建行 - b cCA - b 建行 + c cCA)}{σ_{1}} & \frac{b - 1}{一个 - d} & 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & - \frac{(c - d) (cCA - 一个 cCA - 一个 建行 + c 建行)}{σ_{1}} & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & - \frac{c - d}{c + cCA + 建行 - 1} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \frac{f - 1}{e - 1} & 0 & 0 & 0 & - \frac{f - 1}{d - e} & 0 & - 1 \\ 0 & 1 - d & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 1 \end{array}) \\ 在哪里 \\ σ_{1} ＝ (c + cCA + 建行 - 1) (一个 + b - 一个 c - b c + c^{2} - 1) \end{array}$

[qh

诊断接头(D)

ans =
                 
                   $（ \begin{array}{c} 1 \\ 1 \\ c \\ d \\ 一个 + b - 1 \\ e + f - 1 \end{array})$

정확히1과같은고유값을구합니다。고유값에대해이조건을결정하는데모호한부분이있는경우오류를발생시키고중지합니다。大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂。

ix = find(isAlways(diag(D)) == 1，“未知”，“错误”));诊断接头(D(第九,ix))

ans =
                 
                   $（ \begin{array}{c} 1 \\ 1 \\ d \end{array})$

[qh] [qh]匙匙벡。匙匙。匙匙。匙匙。匙匙sum (abs (X))[qh。

为k = ix' V(:，k) = simplify(V(:，k)/norm(V(:，k))，1);结束概率= V(:，ix)

概率=
                 
                   $\begin{array}{l} （ \begin{array}{c} \frac{b - 1}{(一个 - 1) σ_{1}} & 0 & \frac{σ_{5}}{σ_{2}} \\ \frac{1}{σ_{1}} & 0 & \frac{σ_{6}}{σ_{2}} \\ 0 & 0 & - \frac{c - 1}{σ_{3.} (c + cCA + 建行 - 1)} \\ 0 & 1 & \frac{1}{σ_{3.}} \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{array}) \\ 在哪里 \\ σ_{1} ＝ \sqrt{\frac{{(b - 1)}^{2}}{{(一个 - 1)}^{2}} + 1} \\ σ_{2} ＝ σ_{3.} (c + cCA + 建行 - 1) (一个 + b - c - 1) \\ σ_{3.} ＝ \sqrt{\frac{{(c - 1)}^{2}}{{(c + cCA + 建行 - 1)}^{2}} + \frac{{σ_{6}}^{2}}{σ_{4}} + \frac{{σ_{5}}^{2}}{σ_{4}} + 1} \\ σ_{4} ＝ {(c + cCA + 建行 - 1)}^{2} {(一个 + b - c - 1)}^{2} \\ σ_{5} ＝ 建行 - b cCA - b 建行 + c cCA \\ σ_{6} ＝ cCA - 一个 cCA - 一个 建行 + c 建行 \end{array}$

变身变身变身变身变身变身变身变身变身一个또는B2015-10-29 16:517:47一个및b[qh][qh] [qh]

fsurf(Probability(1)， [0 1 0 1]);包含一个ylabelb标题(“A的概率”）;

图包含一个轴对象。标题为Probability of A的轴对象包含一个functionsurface类型的对象。

图(2);fsurf(Probability(2)， [0 1 0 1]);包含一个ylabelb标题(“B的概率”）;

图包含一个轴对象。标题为Probability为B的坐标轴对象包含一个functionsurface类型的对象。

■■■■■■■■■■■■■■■■■■■一个에서F* * * *1에서6[qh]。

상태C【翻译】:【翻译】大，大，大，大，大，大，大
【翻译】【翻译】一个，B}, {D} {E，F【翻译】