吸收高阶马氏链的转移矩阵

时间:2017-02-15 13:28:43

标签: transitions markov-chains markov markov-models

我有一个吸收马尔可夫链,让我说我有州 s = {START,S1,S2,END1,END2}
状态Start始终是链条的起点,但是一旦离开它就不可能返回到这个状态。
我很好奇转换矩阵对于吸收高阶马尔可夫链的看法如何。

现在假设我设置了二阶马尔可夫链转移矩阵,如下所示:

__________ C1 C2 C3 START END1 END2
C1,C1
C1,C2
C1,START
C1,END1
C1,END2


例如C1,START会如何?对于所有列,这将为零,但不是总和为1所需的行?我只是将其从矩阵中删除吗?
而且对于C1,END1来说,这一行怎么会全部为零? 另一方面的状态END1和END2一旦进入它就不可能离开,即它们正在吸收。

我想知道第二阶或第k阶马尔可夫链的转换矩阵是什么样的。我找不到任何关于这个问题的好文章,请与som良好的文学作出贡献。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

应从矩阵中删除(C1, START)行。这是因为状态(C1, START)不存在于描述链的图中。它不存在的原因很简单,即状态不可达,因此不应被视为有效状态。

通常,表示第k阶马尔可夫链的转移矩阵不应包含无效k元组的行(元组表示对应于不可能路径的状态序列)。

对于(C1, END1)行,它不是全零行,因为当您在END1时,您的下一个状态为END1,概率为1因此,从(C1, END1)开始,您有一个非零概率进入(END1, END1)

答案 1 :(得分:0)

好吧,如果你认为马尔可夫链是二阶的,那么你的初始状态应该是(C1,C1),(C1,C2),......,因此你的矩阵就像

__________(C1,C1)(C1,C2)(C1,C3)(C1,START)......

(C1,C1)

(C1,C2)

(C1,C3)

(C1,START)

(C1,END1)

(C1,END2)

...

具有许多零(例如,(C1,C2)到(C1,C1)的概率为零)。在你的情况下,它是一个25 * 25的矩阵。

如果您声称它是二阶,那么您必须有两个连续状态来估计下一个状态。