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马尔科夫链的粗粒化
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2024年9月8日 (星期日)
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对马尔科夫链做粗粒化并没有一个统一的定义,目前该题目也没有一个完整的文献综述。在许多文献中,粗粒化coarse-graining和降维dimension reduction是重叠等价的。
对马尔科夫链做粗粒化并没有一个统一的定义,目前该题目也没有一个完整的文献综述。在许多文献中,粗粒化coarse-graining和降维dimension reduction是重叠等价的。
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多数文献中会出现如此一个定义
<ref name=":2">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>:
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多数文献中会出现如图一的定义
<ref name=":2">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>:
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[[文件:马尔科夫链的粗粒化.png|缩略图|图1:粗粒化定义]]
对状态空间<math>S</math>和转移函数<math>T(t):S->S</math>,我们需要一个投影矩阵<math>R:S->S'</math>,和一个新的转移函数<math>T'(t):S'->S'</math>,而且<math>S'</math>和<math>T'</math>要符合马尔科夫链定义。
对状态空间<math>S</math>和转移函数<math>T(t):S->S</math>,我们需要一个投影矩阵<math>R:S->S'</math>,和一个新的转移函数<math>T'(t):S'->S'</math>,而且<math>S'</math>和<math>T'</math>要符合马尔科夫链定义。
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第109行:
Pr_{\pi}[f_n \in A_t |f_{n-1} \in A_s, f_1 \in A_j, f_0 \in A_i]
Pr_{\pi}[f_n \in A_t |f_{n-1} \in A_s, f_1 \in A_j, f_0 \in A_i]
</math>
</math>
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[[文件:Lump fig1.png|缩略图|398x398像素|
图1:Zhang
<ref name=":0" /> 文章中的示意图。图中左面四个矩阵都是lumpable马尔科夫矩阵,而右面的P_2是一个噪声矩阵,(P_1)^T P_2 = 0]]
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[[文件:Lump fig1.png|缩略图|398x398像素|
图2:Zhang
<ref name=":0" /> 文章中的示意图。图中左面四个矩阵都是lumpable马尔科夫矩阵,而右面的P_2是一个噪声矩阵,(P_1)^T P_2 = 0
|替代=
]]
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由此公式我们能获得一个直观上的说法:当马尔科夫矩阵存在block结构,或者状态明显可被分成几种partition的时候,该矩阵就会lumpable,如图一中的
<math>\bar{P}</math>所示。
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由此公式我们能获得一个直观上的说法:当马尔科夫矩阵存在block结构,或者状态明显可被分成几种partition的时候,该矩阵就会lumpable,如图2中的
<math>\bar{P}</math>所示。
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但是,有时候有些lumpable的矩阵的状态排序被打乱了(如图一中的<math>P_1</math>),或者矩阵包含了如<math>P_2</math>
的噪声(如图一中的
<math>P</math>,<math>P = P_1 + P_2</math>,<math>P_1^TP_2 = 0</math>)。
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但是,有时候有些lumpable的矩阵的状态排序被打乱了(如图一中的<math>P_1</math>),或者矩阵包含了如<math>P_2</math>
的噪声(如图2中的
<math>P</math>,<math>P = P_1 + P_2</math>,<math>P_1^TP_2 = 0</math>)。
Liangjh
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