まず、NumPy では行列と配列が 2 つの異なるデータ型であることを認識しています。しかし、一般的な質問にするために、両方をタイトルに入れました。この質問を編集している場合は、削除してください。わかりました、これが私の質問です、
これが元の質問の編集です。2 次元の状態ベクトル x_t=(y_t,z_t) を持つマルコフ連鎖を考えます。ここで、y_t と z_t は両方ともスカラーです。このマルコフ連鎖の遷移行列を表現/保存/操作する最良の方法は何ですか?
さて、私が説明したのは、私の問題の単純化されたバージョンです。私のマルコフ連鎖状態ベクトルは 5*1 ベクトルです。これが明確になることを願っています
英語の文の構文をモデル化するためにマルコフ連鎖を使用しようとしているとしましょう。遷移行列は、ある品詞から別の品詞に移行する確率を示します。ここで、3 次マルコフ モデルを使用しているとします。123これにより、状態から に移行する確率が得られます23X。ここで、X は有効な状態です。
マルコフ遷移行列は N 3 x N になりますが、これは状態自体の次元に関係なく、依然として 2 次元の行列です。経験的証拠に基づいて確率分布を生成している場合、この場合、確率が 0 の状態が発生します。
スパース性が心配な場合、おそらく配列は最良の選択ではありません。配列の配列を使用する代わりに、おそらく辞書の辞書を使用する必要があります。または、多くの遷移行列がある場合は、辞書の辞書の配列。
編集（コメントに基づく）：そうです、それはより複雑です。それにもかかわらず、任意の状態(i,j)に対して、次の状態 に進む確率分布が存在し(m,n)ます。したがって、キーがすべての可能な状態である「外部」辞書があります。各キー (状態) は、その状態の確率分布を保持する辞書である値を指します。