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狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，matlab中什么函數(shù)可以用來求狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

來源：整理時間：2024-11-25 09:52:52 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，matlab中什么函數(shù)可以用來求狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

過程省略向量2字：由題意,E點是邊AD的中點,即：AE=ED,F點是邊BC的中點,即：BF=FC而：EF=EA+AB+BF=-AE+AB+BF,又：EF=ED+DC+CF=ED+DC-FC故：2EF=-AE+AB+BF+ED+DC-FC=AB+DC-AE-FC+AE+FC=AB+DC

matlab中什么函數(shù)可以用來求狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

2，求解sia1以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

滿足一下三點即可判定為轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)移矩陣：1,組合特性 &(t)&(f)=&(t+f)2,&(t-t)=I 注意：這里“I”為單位矩陣,不是零!3,可導(dǎo)特性 &(t)的導(dǎo)數(shù)=A&(t)=&(t)A 這個說明,&(t)與A矩陣式可以交換的

求解sia1以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

3，什么是狀態(tài)轉(zhuǎn)移率

狀態(tài)轉(zhuǎn)移率等于從一個給定狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)換的次數(shù)與停留在該狀態(tài)的時間的比值。

狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣是俄國數(shù)學(xué)家馬爾科夫提出的，他在20世紀(jì)初發(fā)現(xiàn)：一個系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中，第n次結(jié)果只受第n-1的結(jié)果影響，即只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，而與過去狀態(tài)無關(guān)。在馬爾科夫分析中，引入狀態(tài)轉(zhuǎn)移這個概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài)；狀態(tài)轉(zhuǎn)移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一種狀態(tài)的概率。

什么是狀態(tài)轉(zhuǎn)移率

4，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣是否包含了對自治應(yīng)系統(tǒng)的全部信息

是的！

怎么會呢，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣不同于t，它不是常數(shù)矩陣，它的元素一般是t的函數(shù)，怎么會根據(jù)“這個矩陣各行之和各列之和是否都等于1”來看？一看就不對。正確答案為：滿足一下三點即可判定為轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)移矩陣： 1，組合特性 &(t)&(f)=&(t+f) 2, &(t-t)=i 注意：這里“i”為單位矩陣，不是零?。。?！ 3，可導(dǎo)特性 &(t)的導(dǎo)數(shù)=a&(t)=&(t)a 這個說明，&(t)與a矩陣式可以交換的。

5，線性定常連續(xù)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的幾種算法

分享到：收藏推薦薛薇賈紅艷（自動化工程系）摘要：對線性定常連續(xù)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的幾種計算方法進(jìn)行了比較。關(guān)鍵詞：狀態(tài)方程狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣矩陣指數(shù)函數(shù)在對被控系統(tǒng)狀態(tài)方程的求解過程中，最關(guān)鍵的問題是計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。對線性定常連續(xù)系統(tǒng)而言，它的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣就是其系統(tǒng)矩陣的指數(shù)函數(shù)。這為線性定常連續(xù)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣計算帶來很大方便。設(shè)線性定常連續(xù)系統(tǒng)的狀態(tài)方程為：Ｘ＝ＡＸ＋Ｂ·ｕ（１）其解的表達(dá)式為：Ｘ（ｔ）＝Φ（ｔ）Ｘ（０）＋ｔ０Φ（ｔ－τ）·Ｂ·ｕ（τ）ｄｚ（２）式中Φ（ｔ）——狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，Φ（ｔ）＝ｅＡ·ｔΦ（ｔ）的計算方法較多，在這里對幾種常用的算法進(jìn)行比較。１根據(jù)矩陣指數(shù)函數(shù)的定義直接求解由定義知：ｅＡｔ＝Ｉ＋Ａｔ＋１２?。粒玻簦玻健蓿耄剑埃保耄。粒搿ぃ簦耄ǎ常┮阎?，用矩陣乘法和加法就可求出ｅＡｔ。在計算中，必須考慮這個無窮級數(shù)的收斂性，對于所有常數(shù)矩陣Ａ和有限的ｔ值，這個無窮級數(shù)都是收斂的。

6，求線性時變系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

【知識點】若矩陣A的特征值為λ1，λ2，...，λn，那么|A|=λ1·λ2·...·λn【解答】|A|=1×2×...×n= n！設(shè)A的特征值為λ，對于的特征向量為α。則 Aα = λα那么 (A2-A)α = A2α - Aα = λ2α - λα = (λ2-λ)α所以A2-A的特征值為 λ2-λ，對應(yīng)的特征向量為αA2-A的特征值為 0 ，2，6，...，n2-n【評注】對于A的多項式，其特征值為對應(yīng)的特征多項式。線性代數(shù)包括行列式、矩陣、線性方程組、向量空間與線性變換、特征值和特征向量、矩陣的對角化，二次型及應(yīng)用問題等內(nèi)容。

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