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马尔科夫链的粗粒化
(查看源代码)
2026年7月10日 (五) 10:49的版本
添加22字节
、
2026年7月10日 (星期五)
→最大化有效信息的谱分解方法
第715行:
第715行:
===最大化有效信息的谱分解方法===
===最大化有效信息的谱分解方法===
−
此方法
<ref name=":Griebenow" />先对转移矩阵做特征分解,把状态嵌入到由特征向量张成的谱空间中,再根据谱空间中的几何邻近性来聚类,最后据此构造宏观动力学。它的优点是能把“哪些状态在动力学上相似”转化为一个可操作的聚类问题。
+
Griebenow、Klein 和 Erik Hoel
<ref name=":Griebenow" />先对转移矩阵做特征分解,把状态嵌入到由特征向量张成的谱空间中,再根据谱空间中的几何邻近性来聚类,最后据此构造宏观动力学。它的优点是能把“哪些状态在动力学上相似”转化为一个可操作的聚类问题。
'''输入''':原始包含 <math>N</math> 个状态的马尔科夫链 <math>P</math> 和距离超参 <math>\epsilon</math>;
'''输入''':原始包含 <math>N</math> 个状态的马尔科夫链 <math>P</math> 和距离超参 <math>\epsilon</math>;
Liangjh
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