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私の遷移確率行列はこのようなものです

それから一次MCをシミュレートするコードは

しかし、これは非正方行列であるため、確率の不一致のエラーが発生しています。これを解決する方法はありますか

タンパク質の二次構造予測にHMM（フォワード・バックワード・モデル）を使いたい。

基本的に、3 状態モデルが使用されます: 状態 = {H=アルファ ヘリックス、B=ベータ シート、C=コイル}

また、各状態の放出確率 pmf は 1 行 20 列 (20 アミノ酸の場合) です。

フォワード バックワード モデルでシーケンスの "トレーニング セット" を使用した後、期待値の最大化は、最適な遷移行列 (3 つの状態間の 3 行 3 列)、および各状態の放出確率 pmf に収束します。

遷移行列と放出確率の「正しい」値が決定されるシーケンスのデータセット（できれば非常に小さい）を知っている人はいますか。そのデータセットを Excel で使用して前方後方アルゴリズムを適用し、同じ結果が得られるかどうかを判断する自信をつけたいと思います。

そして、Excelよりも原始的でないものに移ります:o)

20,000 を超える値を持つチャネル測定値があり、私の場合は K=8 のように離散レベルに分割する必要があり、状態を持つチャネル測定値にマッピングする必要があります。Matlabでこれの状態遷移確率行列を見つけなければなりません。

私の質問は、これらの値を 8 つの状態に分割し、Matlab でこれらの 8 つの状態の状態遷移確率行列を見つける方法を知る必要があるということです。

Brian W. Kernighan と Rob Pike による「The Practice of Programming」という本を読んでいます。第 3 章では、ソース テキストを読み取り、それを使用して「読みやすい」ランダム テキストを生成するマルコフ連鎖アプローチのアルゴリズムを提供します (意味するのは、出力が意味不明な英語よりも適切な英語に近いことを意味します)。

私の質問は、w2 と w3 の新しい値がソース テキストに後継者を持たない状況を処理する標準的な方法は何ですか?

よろしくお願いします！

コンピュータ プレイヤー向けの AI を含むRISK ボード ゲームを開発したいと考えています。さらに、これとこれに関する 2 つの記事を読み、モンテカルロ シミュレーションとマルコフ連鎖の手法について学ぶ必要があることに気付きました。そして、これらの手法を併用する必要があると思いましたが、遷移状態に関する確率を計算するための別の手法だと思います。

では、両者の重要な違いと長所と短所を説明できる人はいますか?

最後に、AI for RISK ゲームを実装する場合、どの方法を優先しますか?

ここでは、リスク ボード ゲームでの戦闘の結果について単純に決定された確率と、使用されるブルート フォース アルゴリズムを見つけることができます。考えられるすべての状態を指定するツリー図があります。このツリーでモンテカルロまたはマルコフ連鎖を使用する必要がありますか?

マルコフ連鎖は、一定の確率で他の状態に遷移できる一連の状態で構成されます。

マルコフ連鎖は、各状態のノード、各遷移の関係を作成し、適切な確率で遷移関係に注釈を付けることで、Neo4J で簡単に表すことができます。

しかし、Neo4J を使用してマルコフ連鎖をシミュレートできますか? たとえば、Neo4J を強制的に特定の状態で開始し、確率に基づいて次の状態と次の状態に遷移させることはできますか? Neo4J は、この状態空間を通過したパスの出力を返すことができますか?

おそらく、これは簡単な例で理解しやすいでしょう。私の会社の技術ブログのテキストに基づいて、英語の 2 グラム モデルを作成したいとします。次のことを行うスクリプトを作成します。

1. ブログのテキストをプルダウンします。
2. 隣接する文字のすべてのペアを反復処理し、Neo4J にノードを作成します。
3. 隣接する文字の 3 タプルごとに再度反復し、最初の 2 文字で表されるノードと最後の 2 文字で表されるノードの間に Neo4J 指向の関係を作成します。この関係のカウンターを 1 に初期化します。関係が既に存在する場合は、カウンターがインクリメントされます。
4. 最後に、各ノードを反復処理し、発生した発信遷移の合計数をカウントしてから、特定のノードの各関係に等しい新しい注釈を作成しますcount/totalcount。これが遷移確率です。

Neo4J グラフが完成したので、英語の 2 グラム モデルから "文" を作成するにはどうすればよいでしょうか? 出力は次のようになります。

NO IST LAT ホエイ CRATICT FROURE BIRS GROCID PONDENOME OF DEMONSTURES OF THE REPTAGIN IS REGOACTIONA OF CRE.

Matlab を使用してマルコフ連鎖を生成しました。生成されたマルコフ連鎖から、確率密度関数 (PDF) を計算する必要があります。

• どうすればいいですか？
  生成されたマルコフ連鎖を PDF 関数のいずれかで直接使用する必要がありますか?
  または
  、PDF を見つける前にデータの前処理を行う必要がありますか?

マルコフ連鎖は、次のコードを使用して生成されます。

マルコフ連鎖を生成したら、確率密度を計算する必要があります。

• Matlabを使用して確率密度を見つけるにはどうすればよいですか?

マルコフ連鎖の性質として、定常分布は page_rank などの多くの分野で広く使用されています。

ただし、分布は遷移行列に関する単なるプロパティであり、マルコフ連鎖の初期状態とは何の関係もないためです。

したがって、遷移行列の条件は、初期状態がマルコフ連鎖とは何の関係もないため、n回目の反復後に最終的に定常分布に到達します。

MATLAB でマルコフ連鎖の遷移行列を作成しようとしています。いくつかの異なる観測シーケンス (すべて異なる長さ) があり、それらを使用して遷移行列を生成する必要があります。

Matlab で多次マルコフ連鎖遷移行列を作成すると、単一の観測シーケンスで遷移行列を作成する方法がわかります。

異なる長さの観測を使用してどのように構築できますか? 一例として、1 つのシーケンスが 1、2、3、4 であり、別のシーケンスが 4、5、6 である場合があります。すべてのシーケンスをループしてカウントを計算することなく、これを行う方法はありますか?