PYTHON ЦЕПИ МАРКОВА

Цепи Маркова - это стохастическая модель, которая используется для моделирования случайных процессов, зависимых от времени. В Python есть несколько библиотек для работы с цепями Маркова, таких как NumPy и SciPy. Цепи Маркова могут использоваться для различных задач, например для предсказания будущих значений в последовательности.

Пример кода для создания цепи Маркова с использованием NumPy:

import numpy as np

# Создание матрицы вероятностей
transition_matrix = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])

# Создание начального состояния
current_state = np.array([1, 0])

# Генерация следующего состояния
next_state = np.dot(current_state, transition_matrix)

print(next_state)

В этом примере создается матрица вероятностей, определяющая, с какой вероятностью цепь Маркова перейдет из одного состояния в другое. Затем создается начальное состояние цепи Маркова, и с использованием матрицы вероятностей генерируется следующее состояние. Код выводит следующее состояние цепи Маркова.