model-markov-chain
Über
Diese Fähigkeit erstellt und analysiert diskrete oder kontinuierliche Markov-Ketten zur Modellierung gedächtnisloser Systeme. Sie ermöglicht die Konstruktion von Übergangsmatrizen, die Klassifizierung von Zuständen, die Berechnung stationärer Verteilungen und die Ermittlung von mittleren Erste-Passage-Zeiten. Nutzen Sie sie zur Bestimmung von Gleichgewichtswahrscheinlichkeiten, erwarteten Eintrittszeiten oder als Grundlage für HMMs und MDPs im Reinforcement Learning.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/model-markov-chainKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
模馬可夫鏈
由原數或域陳築、分、析離散或連續時馬可夫鏈,生穩分布、均首至時、模擬驗。涵 DTMC 與 CTMC 全流。
用
- 模未來態唯依今態之系(無記性)
- 有限態間觀轉計或率
- 求過程之長運穩態率
- 定期至或吸率
- 分態為瞬、復、吸以析構
- 比同系之異馬模
- 為高模築基(HMM、RL MDP)
入
必
| Input | Type | Description |
|---|---|---|
state_space | list/vector | Exhaustive enumeration of all states in the chain |
transition_data | matrix, data frame, or edge list | Raw transition counts, a probability matrix, or a rate matrix (for CTMC) |
chain_type | string | Either "discrete" (DTMC) or "continuous" (CTMC) |
可
| Input | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
initial_distribution | vector | uniform | Starting state probabilities |
time_horizon | integer/float | 100 | Number of steps (DTMC) or time units (CTMC) for simulation |
tolerance | float | 1e-10 | Convergence tolerance for iterative computations |
absorbing_states | list | auto-detect | States explicitly marked as absorbing |
labels | list | state indices | Human-readable names for each state |
method | string | "eigen" | Solver method: "eigen", "power", or "linear_system" |
行
一:定態空與轉
1.1. 列諸異態。確盡且互斥。
1.2. 由原察→列轉計入 n x n 計陣 C,C[i,j] 為由 i 至 j 之觀數。
1.3. 連時鏈→收各態持時與轉去處。
1.4. 驗無漏:諸觀源去皆於態空。
1.5. 記源、察期、過濾。此源錄為復析與釋異所必。
得:定態空大 n 含計陣或 (源、去、率/數) 元組覆諸觀轉。態空宜小於矩運(密法常 n < 10000)。
敗:缺態→重審源擴列。空太大不宜陣→合稀態為「他」或轉模擬析。計陣極稀→驗察期足長以捕典轉。
二:築轉陣或生
2.1. DTMC:歸計陣各列得轉率陣 P:
P[i,j] = C[i,j] / sum(C[i,])- 驗各列和 1(內公差)。
2.2. CTMC:築率(生)陣 Q:
- 對外:
Q[i,j] = i 至 j 之轉率 - 對:
Q[i,i] = -sum(Q[i,j] for j != i) - 驗各列和 0(內公差)。
2.3. 零計列(從未為源之態)→定平滑:拉普拉斯、吸約定、或標審。
2.4. 存陣以宜後算之式(小鏈密、大鏈稀)。
得:有效隨機陣 P(列和 1)或生陣 Q(列和 0),P 對外無負,Q 對無正。
敗:列和逾差→察數壞或浮點誤。重歸或重審源。
三:分態
3.1. 算通類:尋轉陣引向圖之強連通分(唯正率邊)。
3.2. 各通類定:
- 復:類無向他類之去邊
- 瞬:有去邊
- 吸:類唯一態且
P[i,i] = 1
3.3. 各復類察期:算類中任態可達諸環長之 GCD。
- 期 1 即非期。
3.4. 定鏈為不可約(一通類)或可約(多類)。
3.5. 摘:列各類、其型(瞬/復)、其期、有吸態否。
得:諸態皆賦通類含標(瞬、正復、零復、吸)與期。
敗:圖析不一→驗轉陣無負且列和正。極大鏈用迭圖法非全陣冪。
四:算穩分
4.1. 不可約非期鏈:解 pi * P = pi 受 sum(pi) = 1 約。
- 重式為
pi * (P - I) = 0含歸約。 - 用特值分:
pi為P對特值 1 之左特向量,歸至和 1。
4.2. 不可約期鏈:穩分仍存,鏈不由任始態收於之。算同 4.1。
4.3. 可約鏈:各復類獨算穩分。總穩分為凸組依瞬態之吸率。
4.4. CTMC:解 pi * Q = 0 含 sum(pi) = 1。
4.5. 驗:算 pi * P(或 Q)確等 pi 內差。
4.6. 可約鏈→算各瞬態至各復類之吸率。此率與類穩分合得依始態之長運。
4.7. 記譜隙(最大與次大特值幅之差)。此量決收於穩之率,於六定模擬步數有用。
得:率向量 pi 長 n、皆非負、和 1、合衡式內差。非期不可約鏈譜隙宜正。
敗:特解器不收→試迭冪法(pi_k+1 = pi_k * P 至收)。多特值等 1→鏈可約——按 4.3 治。譜隙極小→鏈混慢,需極長模擬以驗。
五:算均首至時
5.1. 定均首至時 m[i,j] 為由 i 始達 j 之期步數。
5.2. 不可約鏈→解線方系:
m[i,j] = 1 + sum(P[i,k] * m[k,j] for k != j)諸i != jm[j,j] = 1 / pi[j](均復時)
5.3. 吸鏈→算吸率與期吸時:
- 分
P為瞬(Q_t)與吸塊。 - 基陣:
N = (I - Q_t)^{-1} - 期吸步:
N * 1(一列向量) - 吸率:
N * R,R為瞬至吸塊。
5.4. CTMC→以生陣換步計為期持時。
5.5. 出為陣或表,含關態對之首至時。
得:均首至時陣,對等均復時(1/pi[j]),對外於通態對為有限。
敗:線系奇異→鏈有瞬態不能達標。報不達對為無限。驗三之鏈構。
六:以模擬驗
6.1. 模 K 獨樣路各 T 步,由始分發。
6.2. 經驗估穩分:棄燒入後計諸路之態占率。
6.3. 比模率與析穩分。算總變距或卡方計。
6.4. 經驗估均首至時:記諸復下各標態之首至時。
6.5. 報合度:
- 析與模穩率之最大絕差
- 模首至時對析值之 95% 信區
6.6. 差逾差→重審轉陣築與分步。
得:模穩分於析解內 0.01 總變距(足長運)。模均首至時於析值內 10%。
敗:增模長 T 或重數 K。差持→析解或有數誤——重以高精算。
驗
- 轉陣
P諸入非負、各列和 1(或 CTMC 之Q列和 0) - 穩分
pi為合率向量合pi * P = pi - 均復時等
1/pi[j]於各復態j - 模態率收於析穩分
- 態分一:無復態有出其通類之邊
P諸特值幅至多 1,各復類精一特值等 1- 吸鏈:各瞬態之吸率於諸吸類和 1
- 基陣
N = (I - Q_t)^{-1}諸入正(期訪計正) - 細衡若鏈可逆:
pi[i] * P[i,j] = pi[j] * P[j,i]諸i,j
忌
- 態空不盡:缺態生次隨機陣(列和 < 1)。析前必驗列和
- 混 DTMC 與 CTMC:率陣對非正且列和 0。施 DTMC 式於率陣生謬
- 忽期:期鏈有有效穩分而不於常義收。混時析必計期
- 大鏈數不穩:大密陣特分貴失精。逾數百態用稀解器或迭法
- 零率轉:轉陣構零致鏈可約。算單穩分前驗不可約
- 模擬不足:短模混差生偏估。算有效樣本量察跡
- 假可逆未驗:諸析捷(如細衡)唯施可逆鏈。用可逆果前驗
pi[i] * P[i,j] = pi[j] * P[j,i] - 冪法浮點積:
pi * P多迭積入誤。冪迭中時重歸pi和 1
參
GitHub Repository
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