python 中的马尔可夫链 - 以概率随机选择

Question

我正在尝试通过使用具有特定概率的随机数选择在 python 中使用马尔可夫链。我从 youtube 视频中找到了一段代码，但我想我遗漏了一些东西。我想生成随机数字序列（“0”或“1”）这是代码：

n = 4 #steps
start_state = 0
prev_state = start_state

A =np.array([[0.5, 0.5], [0, 1]])
while n-1:

    curr_state= np.random.choice([0, 1], p=A[prev_state])
    print(state[curr_state])
    prev_state = start_state
    n -= 1
print("stop")

矩阵 A 是转移矩阵，据此，如果系统进入状态“1”，则它不能进入状态“0”（矩阵 A 中的概率为零）。

所以我一定不能得到像 s1=[1 0 1] 或 s2=[1 0 0] 这样的序列，而是像这样的序列：s3=[1 1 1]。我得到的其余序列都很好。

你能帮我吗？可能我遗漏了代码的某些功能。

提前致谢！

Answer 1

首先，我想向你强调，在状态 1 中，你的概率矩阵是 [0,1]，任何时候你进入状态 1，你都会被困在那里，因为转换回的概率0 是 0.

其次，问题出在prev_state = start_state行。它应该是 prev_state = curr_state 而不是。

python 中的马尔可夫链 - 以概率随机选择

Markov chain in python - Random selection with a probability

python

sequence

markov-chains