状态转移矩阵

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状态转移矩阵名词解释

状态转移矩阵名词解释

状态转移矩阵名词解释
状态转移矩阵是一个用于描述马尔可夫链的概率矩阵。

马尔可夫链是一个具有特定性质的随机过程,即未来的状态只依赖于当前的状态,与过去的状态无关。

状态转移矩阵的每个元素表示从当前状态到下一个状态的转移概率。

假设有n个可能的状态,则状态转移矩阵是一个n×n的方阵。

矩阵的第i行第j列元素表示从状态i到状态j的转移概率。

状态转移矩阵要求其每一行的元素之和等于1,即一个状态必须以某个转移概率转移到所有其他可能的状态之一。

这体现了马尔可夫链的特性,即无论当前的状态如何,下一个状态都是确定的。

状态转移矩阵在许多领域中有广泛的应用,如自然语言处理、图像处理、金融预测等。

通过利用状态转移矩阵,可以计算出马尔可夫链在不同时间步的状态分布,从而预测未来的状态。

现代控制理论 状态转移矩阵

现代控制理论 状态转移矩阵

= 0 = 0 − (− ) − =()() (−)
故有: + =
从- 到t的转移,可以看作是从- 转移到0,再从0转移到t的组合。
2. 可逆性

= −
证明: 由性质1
− = − =
再从 1 转移到 2 。
证明:由状态转移矩阵的物理意义:
2 = 2 − 0 (0 )
2 = 2 − 1 (1 ) = 2 − 1 1 − 0 (0 )
故有: 2 − 1 1 − 0 = 2 − 0
4. 倍时性 ()
状态转移矩阵实质上就是矩阵指数函数,其求解方法与矩阵指数函数相同。
例:已知线性定常系统的状态转移矩阵 为:
1 −
1
3
( + )
(− − + 3 )
4
= 2
1 −

3
− +
( + 3 )
2
求系统矩阵。

解:由状态转移矩阵的定义:()
=A , 0 = , ≥ 0
求解矩阵微分方程可得,状态转移矩阵为: − 0 = (−0 ) , ≥ 0
当 0 = 0时,状态转移矩阵可表示为: = , ≥ 0
系统的零输入响应可用状态转移矩阵表示:
=
−0
0 = − 0 0 , ≥ 0
或 = 0 = 0 , ≥ 0
《现代控制理论》MOOC课程
2.2 状态转移矩阵
2.2 状态转移矩阵
一. 状态转移矩阵的定义
定义:对于给定的线性定常系统 ሶ =A + 其中,x为n维状态向量

马尔可夫网络的状态转移矩阵计算(Ⅱ)

马尔可夫网络的状态转移矩阵计算(Ⅱ)

马尔可夫网络的状态转移矩阵计算马尔可夫网络是一种描述随机过程的数学模型,它可以用来描述一系列状态之间的转移关系。

在实际应用中,我们常常需要计算马尔可夫网络的状态转移矩阵,以便分析系统的演化规律和进行预测。

本文将介绍马尔可夫网络状态转移矩阵的计算方法,并结合实例进行说明。

马尔可夫网络是由一组状态和状态之间的转移概率构成的。

在一个马尔可夫网络中,每个状态都有一定的转移概率,用来描述系统从当前状态转移到下一个状态的可能性。

这些转移概率可以用一个矩阵来表示,这就是状态转移矩阵。

状态转移矩阵可以用来描述系统在不同时间点的状态分布,以及状态之间的转移规律。

状态转移矩阵的计算方法是基于马尔可夫链的理论。

马尔可夫链是一个具有马尔可夫性质的随机过程,即下一个状态只依赖于当前状态,与过去的状态无关。

在一个马尔可夫链中,状态之间的转移概率是固定的,这样就可以用状态转移矩阵来表示。

状态转移矩阵的元素是从状态i到状态j的转移概率,用P(i, j)表示。

状态转移矩阵的计算方法是根据观测数据中的频率来估计转移概率。

假设我们有一个包含N个状态的马尔可夫链,观测数据包括了该链在一段时间内的状态序列。

状态转移矩阵的计算方法是统计观测数据中状态之间的转移次数,并将其转化为转移概率。

具体的步骤如下:1. 首先,我们需要统计观测数据中每个状态之间的转移次数。

假设我们观测到了M次状态序列,那么我们可以统计出N个状态之间的转移次数矩阵T,其中T(i, j)表示从状态i到状态j的转移次数。

2. 然后,我们需要将转移次数矩阵T转化为转移概率矩阵P。

转移概率矩阵的元素是转移次数矩阵对应元素的比例,即P(i, j) = T(i, j) / ΣT(i, k),其中ΣT(i, k)表示从状态i出发的所有转移次数的总和。

3. 最后,我们得到了状态转移矩阵P,它描述了马尔可夫链中状态之间的转移概率。

状态转移矩阵P的每一行表示了当前状态下一步可能的转移概率,可以用来分析系统的演化规律和进行预测。

匀速直线运动 状态转移矩阵方差矩阵

匀速直线运动 状态转移矩阵方差矩阵

匀速直线运动是物体在一定时间内以恒定速度沿着直线运动的一种运动状态。

在匀速直线运动过程中,物体的位置随时间的变化呈现出直线性、均匀性的特征,而速度大小和方向保持不变。

匀速直线运动是物体运动的一种理想模型,在实际应用中也有着重要的作用。

状态转移矩阵是描述系统状态随时间变化的数学工具,它将系统的当前状态和下一个时刻的状态之间的转移关系进行了抽象和描述。

状态转移矩阵在匀速直线运动中具有重要的意义,可以帮助我们更好地理解和分析物体的运动规律。

而方差矩阵则是描述随机变量离散程度的数学工具,在匀速直线运动中用于描述物体位置的不确定性和波动性。

通过分析方差矩阵可以更加全面地了解物体在运动过程中可能出现的位置变化情况,从而为我们提供更准确的运动预测和分析。

接下来,我们将分别对匀速直线运动、状态转移矩阵和方差矩阵进行深入探讨,以期更好地理解这些概念在物理学和数学领域中的重要应用和意义。

一、匀速直线运动1.匀速直线运动的定义匀速直线运动是指物体在一定时间内以恒定速度沿着直线运动的过程。

在匀速直线运动中,物体的速度大小和方向保持不变,位置随时间的变化成等差数列,表现出直线性、均匀性的运动规律。

匀速直线运动是物理学中的一种理想模型,在实际应用中有着广泛的应用。

2.匀速直线运动的数学描述在数学上,匀速直线运动可以通过位置-时间函数来描述。

假设物体在t=0时刻的位置为x0,速度为v,则物体在任意时刻t的位置可以表示为x(t) = x0 + vt。

这个函数描述了物体在匀速直线运动过程中位置随时间的变化规律。

3.匀速直线运动的应用匀速直线运动在现实生活和工程技术中有着重要应用。

在交通工程中,我们可以通过对车辆的匀速直线运动进行模拟和分析,来优化交通路线和提高交通效率。

在机械工程中,我们可以通过对机械零件的匀速直线运动进行建模和仿真,来提高机械设备的运行稳定性和效率。

二、状态转移矩阵1.状态转移矩阵的定义状态转移矩阵是描述系统状态随时间变化的数学工具。

矩阵指数函数-状态转移矩阵

矩阵指数函数-状态转移矩阵

e2t
0 T 1 n t e
4 矩阵指数的计算
1、根据定义直接计算 0 1 【例2-1】已知系统矩阵 A 求 2 3 解:
1 e At I At 2! A2t
e

At
k1! Ak t k
2
k1! Ak t k
k 0
s3 ( s 1)( s 2) 2 ( s 1)( s 2) 1 ( s 1)( s 2) s ( s 1)( s 2)
则有:
1 1 1 2 s 1 s 2 s 1 s 2 At 1 e L 1 2 2 2 s 1 s 2 s 1 s 2
2et e2t t 2t 2e 2e
et e2t t 2t e 2e
A( t t0 )
称为状态转移矩阵。
这样,线性系统的自由解又可表示
x(t ) (t t0 ) x(t0 )
(3) 当t0 0 时,状态转移矩阵为 (t ) e At 状态方程解为 x(t ) (t ) x(0)
状态转移矩阵的几何意义
x(t1 ) (t1 ) x(0)
3 拉氏变换法: 可用拉氏反变换求矩阵指数
1 e At (t ) L1 ( sI A )
例2-4 用拉式变换法计算矩阵指数: 解: s 0 1 sI A A 2 2 3
1
1 s 3
s 3 1 1 ( sI A) 2 s s( s 3) 2
1 T 1 2 1 0 1 21 1 1 0 1 2 1 3 , 3 2 3 4 4 9 3 4 1 T 1 6 5 1 4 4 1

excel状态转移概率矩阵

excel状态转移概率矩阵

excel状态转移概率矩阵状态转移概率矩阵(Transition Probability Matrix)是指在马尔科夫链中,状态之间相互转移的概率。

其中,马尔科夫链指的是状态不断随时间变化的过程,且未来状态的发展只与当前状态相关,与之前的状态无关。

在Excel中,我们可以使用矩阵函数将状态转移概率转化为矩阵形式。

下面以一个简单的例子来说明如何使用Excel求解状态转移概率矩阵。

假设有三个状态:A、B、C,它们之间的转移概率如下表所示:| 当前状态 / 下一状态 | A | B | C ||-----------------------|------|------|------|| A | 0.5 | 0.3 | 0.2 || B | 0.1 | 0.7 | 0.2 || C | 0.2 | 0.1 | 0.7 |我们需要将上述表格中的数据转化为状态转移概率矩阵。

具体操作如下:1.首先,在Excel中打开一个新的工作表,用表格的形式输入上文中的表格内容,将表格数据存储在单元格A1:C4中。

2.接着,在单元格D2中输入公式:“TRANSPOSE(A2:C4)”(不含引号),然后按下Ctrl、Shift和Enter键,这个操作将导致公式成为一个数组公式,且矩阵数据将以列为单位呈现。

3.在单元格D2选择后,点击公式框的左上角,使得整个单元格变成蓝色,然后再拖动选定整个单元格D2:D10,用三个箭头指向的小绿色矩形围住整个选定区域。

5.最后,选择矩阵区域D2:F4,右击选择格式单元格,在对话框里选择数字,在“小数位数”中修改小数点后的数字位数为2(本例中就是两位小数点),然后点击确认,这样矩阵数据就以相应的格式显示出来了。

求得的状态转移概率矩阵如下:以上就是使用Excel求解状态转移概率矩阵的步骤,这个过程不仅简单操作,且易于理解,可以简化分析分析工作。

状态转移矩阵的物理意义

状态转移矩阵的物理意义

状态转移矩阵的物理意义嘿,朋友们!今天咱来唠唠状态转移矩阵的物理意义。

这玩意儿啊,就像是生活中的一场奇妙冒险!你想啊,状态转移矩阵就好像是一个神奇的导航图。

它能告诉你,从一个状态怎么走到下一个状态。

这不就和咱走路一样嘛,每一步都有它的方向和可能性。

比如说,你现在在这个地方,下一刻你可能会往左边走,也可能往右边走,这就是不同的状态转移。

它又像是一场游戏里的规则手册。

在游戏里,每个操作都会导致不同的结果,这就是状态的变化呀。

而状态转移矩阵把这些可能的变化都清楚地罗列出来了。

咱再打个比方,状态转移矩阵就如同一个超级复杂的交通网络。

每一个路口都有不同的选择,有的路通向繁华的地方,有的路可能比较偏僻。

而这个矩阵就是告诉你在这些路口该怎么选择,才能到达你想去的目的地。

你说神奇不神奇?它能帮助我们理解很多复杂的现象。

比如说,一个系统的变化过程,或者是一些事物的发展趋势。

你看那些自然界的变化,不也像是遵循着某种状态转移矩阵吗?四季的更替,天气的变化,不都是从一个状态到另一个状态的转移嘛。

而且啊,这状态转移矩阵还能让我们预测未来呢!虽然不能百分百准确,但至少能给我们一个大致的方向呀。

就好像天气预报,虽然有时候也会不太准,但总比没有强吧。

它还能帮助我们优化一些过程呢!比如说在工程领域,通过研究状态转移矩阵,我们可以找到最优的解决方案,让事情变得更高效、更顺利。

总之啊,状态转移矩阵可真是个宝贝!它在物理学、工程学、计算机科学等好多领域都有着重要的作用。

它就像是一把钥匙,能打开我们理解复杂世界的大门。

咱可不能小瞧了它呀!这不就是科学的魅力所在嘛,一个小小的概念,却有着大大的能量!。

matlab 状态转移矩阵

matlab 状态转移矩阵

matlab 状态转移矩阵(原创版)目录一、引言二、MATLAB 与状态转移矩阵1.MATLAB 简介2.状态转移矩阵的概念三、MATLAB 求一步状态转移矩阵的方法1.命令格式2.参数调整四、总结正文一、引言MATLAB 是一种广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域的编程语言。

在 MATLAB 中,状态转移矩阵是一个重要的概念,特别是在控制系统、信号处理等领域。

本文将介绍如何使用 MATLAB 求解一步状态转移矩阵。

二、MATLAB 与状态转移矩阵1.MATLAB 简介MATLAB(Matrix Laboratory)是一款强大的数学软件,可以用于矩阵计算、线性代数、统计分析等众多数学问题。

MATLAB 语言特点鲜明,语法简洁,功能强大,因此在工程技术、科学研究等领域得到了广泛的应用。

2.状态转移矩阵的概念状态转移矩阵,又称为系统矩阵,是在控制系统中描述系统状态变化规律的矩阵。

在离散时间系统中,状态转移矩阵是一个方阵,其元素是系统状态变量之间的转移概率。

状态转移矩阵的每一行和每一列都对应一个系统状态变量,矩阵中的每个元素表示从一个状态变量转移到另一个状态变量的概率。

三、MATLAB 求一步状态转移矩阵的方法1.命令格式在 MATLAB 中,可以使用 rand 函数生成一步状态转移矩阵。

具体命令格式如下:```matlabrand(n)```其中,n 表示状态转移矩阵的阶数。

2.参数调整在生成状态转移矩阵时,可以通过调整 rand 函数的参数来实现不同大小的状态转移矩阵。

例如,要生成一个 2 阶状态转移矩阵,可以使用以下命令:```matlabrand(2)```此外,还可以通过调整参数 n 来改变状态转移矩阵的行数和列数。

例如,要生成一个 3 阶状态转移矩阵,可以使用以下命令:```matlabrand(3)```四、总结本文介绍了如何使用 MATLAB 生成一步状态转移矩阵。

通过使用rand 函数,可以方便地创建不同大小和形状的状态转移矩阵。

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)) 是 (A(t ), B(t ), C(t ), D(t 的一个基本矩阵;
解为
x(t ) e
y(t ) Ce
A ( t t0 )
x eA (t t ) Bu(t )d t
0 t0
t t0
t
A ( t t0 )
x CeA (t t ) Bu(t )d t Du(t )
0
通 常 假 定 t0=0, 这 时 则 有 t At x(t ) e x(0) eA (t t )Bu(t )d t
证明:反证法。若不然,设有t0,使得基本矩阵
Y (t 0 )为奇异阵。于是,存在非零实向量 ,使得
[Y 1 (t 0 ) Y 2 (t 0 )
由于
Y n (t 0 )]a ai Y i (t 0 ) 0
i 1
n
a Y (t
i i 1 i
n
0
) 0 是微分方程的一个解,故
i
由以上命题知
x A(t ) x B(t )u y C(t ) x D(t )u
x(t ) P(t )x(t )
(1 70)
称为(A(t), B(t), C(t), D(t)) 的代数等价动态方程, 当且仅当存在P(t),使得
-1 A (t ) P ( t ) A ( t ) P ( t ) P (t )
例:试证明状态转移矩阵是唯一的,即状态转移 矩阵与基本矩阵的选取无关。
三、非齐次方程的解
1. 时变线性系统的解
x A(t )x B(t )u

(1 49)
x(t ) Φ t, t0 ξ(t )
(s 1)
则容易得到如下结论:
定理1—5 状态方程
x A(t )x B(t )u x(t0 ) x
t
0
的解由式(1—54)给出:
x(t ) t , t0 x (t , )B( )u( )d
0 t0
(1 54)
其中பைடு நூலகம்
t , t0 x
0
是初值x0的线性函数,称为零输 入响应 是外作用u的线性函数, 称为零状态响应

t
t0
Φ(t , t )B(t )u(t )d t
a Y (t ) 0, t
i 1 i
n
这与基本矩阵的定义相矛盾。
证完。
定理1—4 若 Y1、Y2均为dx/dt=A(t)x的基本矩
阵,则存在n×n非奇异实常量矩阵C,使得
Ψ1 (t ) Ψ2 (t ) C
证明:根据基本矩阵的性质即可证明。
2. 状态转移矩阵
定义1—9 令 (t ) 是的任一基本矩阵,则
A = PAP -1
B = PB
C = CP
-1
(1 — 68)
D=D
动态方程是等价动态方程的必要条件是它们 的维数相同和传递函数阵相同。但反之未必成立。 定义(零状态等价):两个时不变动态系统称为 是零状态等价的,当且仅当它们具有相同的脉冲 响应矩阵或相同的传递函数阵。 根据这个定义,两个等价的动态方程显然是 零状态等价的。但反之不真(见习题)。
2. 时变系统的等价动态方程 设线性时变动方程为
x A(t )x B(t )u y C(t )x D(t )u
(1 69)
x(t ) P(t )x(t )
其中P(t )为定义在(, )上的复数 矩阵,对所有t ,P(t )非奇异且关于 t 是连续可微的。
定义1—10′动态方程
b)证明解空间的维数是n: 1 2 n e , e , , e 1)设 Y i (t )是在初 是个n个线性无关的向量, 始条件 i i Y (t0 ) e (i=1,2,…,n)
1 2 n x A ( t ) x Y , Y , , Y 时方程 的解。要证明, 是线
性无关的 n个解。
1 2 n Y , Y , , Y 反证法。 若线性相关,必存在 一个n×1非零实向量 使得
i 1
n
a i Y (t ) 是方程dx/dt=A(t)x满足初 容易验证, i 1 值条件
i
n
ai Y
i 1
n
i
(t 0 ) ai e e
i i 1
n
的解。根据唯一性定理,满足初值条件的解只有一 个。故必有
Y (t )
i a Y i (t ) i 1 n
证完。
二、基本矩阵与状态转移矩阵
1 1
4). 由基本矩阵的性质 Y = A (t )Y
Y (t 0 ) E
可证明 Φ t ,t 0 是下列矩阵微分方程的唯一解:
d Φ(t , t 0 ) A(t )Φ(t , t 0 ) dt Φ(t 0 , t 0 ) I (1 52)
0 x ( t ) x 5).齐次方程dx/dt=A(t)x在初始条件 0
§1—3 线性动态方程与等价动态方程
一、齐次方程的解 x= A(t )x
(1- 50)
x (t 0 ) x R
0 n
首先考虑一般的线性微分方程:
x= A (t )x+ f (t ),
的解的性质。
x , f R n , A (t ) (aij (t ))n n
(A1)
预备定理(解的存在和唯一性)设A及f 的每个元素 ) t 0 (, ) aij(t) ,fi 均在 ( , 上连续,则对于任何 及任何常向量x0,方程(A1) 恒有定义在整个 ( , )
1. 基本矩阵 定义1—8:以方程 x = A(t )x 的 n 个线性无关解所构 成的矩阵
[Y 1 (t ) Y 2 (t )
Y n (t )]: Y (t ), t (, )
称为方程 x = A(t )x 的基本矩阵或基本解矩阵。 根据 定理1-2,基本矩阵具有如下性质:
Y = A (t )Y Y (t 0 ) E
B(t ) P(t )B(t )
C(t ) C(t )P (t )
1
(1—71)
D(t ) D(t )
3. 经等价变换后系统的基本矩阵和状态转移矩阵: 若(t,t0)是(A(t), B(t), C(t), D(t))的状态转移矩 阵,则 P(t)(t,t0)P-1(t0) 是 (A(t ), B(t ), C(t ), D(t )) 的转移矩阵。 若(t) 是(A(t), B(t), C(t), D(t))的一个基本矩阵, 则 P(t)(t)
上的解x=x(t) ,满足初值条件 0 x(t 0 ) x ( A2)
并且方程(A1)也只能有一个解满足(A2)。
x =A(t)x 打开后的形式是: 说明:
x1 a11 (t ) a12 (t ) x 2 x n an 1 (t )
式对应的传递函数阵
(1 65)
G(s) C(sI A)1 B D
这是一个有理函数矩阵。
(1 66)
四、等价变换,等价动态方程
1. 时不变系统的等价动态方程 定义1—10 线性时不变方程 x = Ax Bu
x Px
(1 67)
y Cx Du
称为原系统(A, B, C, D) 的等价动态方程,当且仅 当存在非奇异矩阵P,使得
其中E为某个非奇异常量矩阵。
(1- 51)
定理1—3 方程 x = A(t )x的基本矩阵对于 (, 中) 的每一个 t 均为非奇异矩阵。 在证明该定理之前,需要了解如下命题: 命题:
若 Y (t ) 是微分方程 x= A(t )x 的一个解,且对某个 t0,有 Y (t 0 ) 0 , 则
这里利用了脉冲函数的采样特性。
3. 线性时不变动态方程的解 线性时不变动态方程:
x Ax Bu y = Cx + Du (1 60)
其中A、B、C和D分别为n×n、n×p、q×n和 q×p的实常量矩阵。由对应的齐次方程可得: 基本矩阵为:
e
At
状态转移矩阵:
Φ t ,t 0 e At (e At 0 )1 e A(t t 0 ) Φ t t 0
F t ,t 0 Y (t )Y 1 (t 0 )
称为(1—50)的状态转移矩阵,这里 t , t 0 (, )
状态转移矩阵具有下列重要性质:
1). Φ t , t I 2). Φ 3).
t , t 0 Ψ(t 0 )Ψ (t ) Φ t 0 , t Φ t 2 , t 0 Φ t 2 , t1 Φ t1 , t 0
下的
解为
故 Φ t , t0 可看作一个线性变换,它将t0时的状态x0 映射到时刻t 的状态x(t)。事实上,
x(t ) Φt, t0 x0
(1-53)
x(t)总可以表示为 x(t ) Ψ(t )α, α 0 特别, x(t0 ) Ψ(t0 )α α Ψ-1 (t0 )x(t0 ) 将其代入上式,就是所要证明的。
1
2
Y (t )
2) 证明dx/dt=A(t)x的任一解均可表成它们的线性 组合 ,即解的集合组成了n维线性空间。 令 Y 是方程dx/dt=A(t)x满足初条件 Y (t0 ) e
1 2 e 的任一解。e 显然可唯一地被 , e ,
, en 线性表出:
e a1e1 a 2e2
an en ai ei
2. 输入输出关系 推论1—5 动态方程(1—34)的输出为
y (t ) C(t ) t , t0 x 0 C(t )(t , t )B(t )u(t )d t D(t )u(t )
t0 t
(1 57)
特别,若 x(t0)=0,可得到脉冲响应矩阵:
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