LDA学习之四――马氏链及其平稳分布的java实现

学习LDA模型背后的数学原理，参考的文章为《LDA数学八卦》，文章中讲到马氏链及其平稳分布，觉得很有意思，也容易理解，就用Java验证了一下作者的数据及结论。现把代码贴出来，供以后的学习参考。

public class Main {
    private static final double[][]
            tm={
            {0.65, 0.28, 0.07},
            {0.15, 0.67, 0.18},
            {0.12, 0.36, 0.52}};
                             
    private static final double[]
            pi={0.21, 0.68, 0.11};
                             
    /*
     * 根据初始概率和转移矩阵计算n代后各阶层的分布情况
     * */
    public static double[] nGen(int n){
        double[][] temp=new double[2][3];
        temp[0]=pi.clone();
        int cur=1;int last=0;
        while(--n>=0){
            for(int j=0;j<3;j++){
                temp[cur][j]=0.0f;
                for(int k=0;k<3;k++){
                    temp[cur][j]+=temp[last][k]*tm[k][j];
                }
            }
            last=cur;
            cur=(cur+1)%2;
        }
        return temp[last];
    }
    public static void main(String[] args) {
        double[] d=nGen(1);
        for (int i = 0; i < d.length; i++) {
            System.out.println(d[i]);
        }
    }
}

其实没有太复杂的东西：线性代数的中矩阵乘法而已，再加上滚动数组的一点点编码技巧，仅此而已！