| 第661行: |
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| | 我们可以直接得到图g和h中的粗粒化策略参数矩阵,可以看到A不满秩的时候,粗粒化策略只保留了前两个维度的信息,而A满秩的时候,粗粒化策略将<math>x_1,x_3</math>信息合并,<math>x_2,x_4</math>信息合并,一次达到降维的效果。 | | 我们可以直接得到图g和h中的粗粒化策略参数矩阵,可以看到A不满秩的时候,粗粒化策略只保留了前两个维度的信息,而A满秩的时候,粗粒化策略将<math>x_1,x_3</math>信息合并,<math>x_2,x_4</math>信息合并,一次达到降维的效果。 |
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| | + | ===离散化布朗运动=== |
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| | + | 离散布朗运动是离散时间内连续布朗运动的近似,常用于数值模拟和随机过程建模。方程<math>x_{t+1}=Ax_t+\varepsilon_t</math>可以被视为奥恩斯坦-乌伦贝克(OU)过程的离散版本方法。在这个模型中,<math>\mu=a_0+Ax_t</math>是影响状态演化的漂移向量,协方差矩阵<math>\Sigma</math>表示扩散系数,它决定了<math>\varepsilon_t</math>维度上随机波动的幅度和相关性。 |
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| | + | 对<math>\Sigma^{-1}</math>和<math>A^T\Sigma^{-1}A</math>进行SVD分解之后我们可以得到奇异向量矩阵<math>U=(u_1,\cdots,u_n)</math>和<math>V=(v_1,\cdots,v_n)</math>其中 |
| | + | <blockquote> |
| | + | <math> |
| | + | \begin{aligned} |
| | + | U=\begin{pmatrix} |
| | + | 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0 \\ |
| | + | 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0 \\ |
| | + | 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0 \\ |
| | + | 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0 \\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& \frac{1}{\sqrt{2}}& \frac{1}{\sqrt{2}}& 0& 0\\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& -\frac{1}{\sqrt{2}}& \frac{1}{\sqrt{2}}& 0& 0\\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& 0& 0& \frac{1}{\sqrt{2}}& \frac{1}{\sqrt{2}}\\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& 0& 0& -\frac{1}{\sqrt{2}}& \frac{1}{\sqrt{2}} |
| | + | \end{pmatrix}, |
| | + | V=\begin{pmatrix} |
| | + | 0& 0& 0& 0& \frac{1}{\sqrt{2}}& 0& 0& \frac{1}{\sqrt{2}} \\ |
| | + | 0& \frac{1}{\sqrt{2}}& \frac{1}{\sqrt{2}}& 0& 0& 0& 0& 0 \\ |
| | + | 0& -\frac{1}{\sqrt{2}}& \frac{1}{\sqrt{2}}& 0& 0& 0& 0& 0 \\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0& 0& \frac{1}{\sqrt{2}} \\ |
| | + | 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ |
| | + | 0& 0& 0& 0& 0& 0&1& 0\\ |
| | + | 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0 |
| | + | \end{pmatrix} |
| | + | \end{aligned} |
| | + | </math> |
| | + | </blockquote> |
| | + | 对角化的奇异值矩阵 |
| | + | <blockquote> |
| | + | <math> |
| | + | \begin{aligned} |
| | + | S&={\rm diag}(2,1.5,1.3,1.01,0.2,0.12,0.1,0.05)\\ |
| | + | K&={\rm diag}(1.6,1.25,1.1,1.05,0.5,0.4,0.25,0.1). |
| | + | \end{aligned} |
| | + | </math> |
| | + | </blockquote> |
| | + | After obtaining the singular value spectrum in Fig.\ref{fig:Known_model}m, we specify $\epsilon=0.6$ to get $\Delta\Gamma_\alpha(\epsilon)=0.5167$ and the number of macro-states is $r_\epsilon=4$. To obtain theoretical values $\Delta\Gamma_\alpha(\epsilon)=0.5167$, $s_1,\cdots,s_4$ and $\kappa_1,\cdots,\kappa_4$ should be retained. |
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| | [[文件:增长布朗.jpg|替代=|600x600像素|增长模型和布朗运动相关数值模拟结果]] | | [[文件:增长布朗.jpg|替代=|600x600像素|增长模型和布朗运动相关数值模拟结果]] |