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大小无更改 、 2025年1月19日 (日) 16:56
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'''2. 转移概率(transition probability),即式子(1.3)(或式子(2)),对任何微观初始状态(starting vector) <math> \pi </math> 都保持一致,从而我们能够得出宏观的概率转移矩阵<math>P' = \Phi^T P (\Phi^T)^{-1} = \Phi^T P \Phi^{\dagger} = \Phi^T P \Phi (\Phi^T \Phi)^{-1}</math>'''
 
'''2. 转移概率(transition probability),即式子(1.3)(或式子(2)),对任何微观初始状态(starting vector) <math> \pi </math> 都保持一致,从而我们能够得出宏观的概率转移矩阵<math>P' = \Phi^T P (\Phi^T)^{-1} = \Phi^T P \Phi^{\dagger} = \Phi^T P \Phi (\Phi^T \Phi)^{-1}</math>'''
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其中,因为<math>\Phi</math>不是方阵,所以我们定义<math>\Phi^{\dagger}</math>为<math>\Phi</math>的伪逆,满足<math>\Phi \Phi^{\dagger} \Phi = \Phi</math>。另外,<math>\Phi^T \Phi</math>是一个对角阵,对角线上的元素为每个<math>A_i</math>包括了多少个微观状态的计数,而它的逆矩阵就是把对角线上的元素全部取倒数。
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其中,因为<math>\Phi</math>不是方阵,我们定义<math>\Phi^{\dagger}</math>为<math>\Phi</math>的伪逆矩阵,满足<math>\Phi \Phi^{\dagger} \Phi = \Phi</math>。另外,<math>\Phi^T \Phi</math>是一个对角阵,对角线上的元素为每个<math>A_i</math>包括了多少个微观状态的计数,而它的逆矩阵就是把对角线上的元素全部取倒数。
     
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