问题标签 [state-space]

我正在编写使用状态空间的类。我的问题是，我不知道将多个值用作unordered_map.

它应该以这种方式工作：

我创建具有值 <1;0;8> 的状态对象，因此它将作为<1;0;8>:pointer_to_object. 我想要哈希图，因为我需要尽快找到对象。

我考虑过使用vector或tuple。

unordered_map是否可以在不提前指定大小的情况下将其中一个用作键？

编辑：

我尝试使用@the_mandrill 推荐的代码，如下所示：

但我收到了这个错误：

我正在在线学习人工智能课程，但我不明白它state space是如何计算的。在下面的PDF第 3 页幻灯片 2 中，它说可能的 pacman 位置是：

12x10 = 120

为什么会这样？我们是如何得到这个数字的？

实际上，这是加州大学伯克利分校在 Edx 上的在线课程的摘录，虽然它没有在这张幻灯片中显示，但在计算状态空间时，他们会执行以下操作：

12 x 10 x 4

吃豆人可以面对的四个方向在哪里4，也从来没有人告诉过这个区域更大或者他们只显示了它的一部分。

这里有趣的问题。在我们学校的Windows服务器上，Matlab可以很好的执行下面代码中的place函数，并返回一个分配给变量K的1x4矩阵。但是，Linux服务器和我的个人电脑（Windows 8.1）上的Matlab都返回多个错误。状态空间矩阵的解是正确的。我也尝试过简单地创建一个具有 Double 类型而不是符号矩阵的值的 A 和 B 矩阵，但无济于事。错误如下：

我试图执行的相关代码是这样的：

fittype我有以下模型，我想使用MATLAB中的函数来拟合：

x，这是最后（突出显示）行，是最终模型。

A, B, C, 和D是我感兴趣的参数。我知道k是自变量，但这些x部分真的让我失望。所以我不知道如何输入这个模型作为参数fittype。到目前为止，我尝试过的所有事情似乎都离题了，所以我确定这就是我被卡住的地方。

我会很感激任何帮助。

我正在尝试实现一个实现深度优先搜索和广度优先搜索的序言程序解决了以下问题

Rowena 有三个不同尺寸的无标记玻璃杯：3 盎司、5 盎司和 8 盎司。最大的玻璃杯已满。Rowena 可以做些什么来将 4 盎司的液体倒入较大的两个玻璃杯中？

我会有（大，中，小）

所以初始状态是（8,0,0），目标状态是（4,4,0）。

现在我知道我在状态空间中有 6 个可用的移动。

(1,2) 将大号倒入中号或小号 (3,4) 将中号倒入大号或小号 (5,6) 将小号倒入中号或大号

现在我只需要第一条规则的帮助，其余的我会弄清楚。所以我只能在 large > 0 和 medium 未满的情况下将 large 倒入 medium 中，新的 large 变成 old large 减去倒入介质的量，新的 medium 变成旧的 medium 加上量那倾注进去，小当然永远不会改变。

这是我尝试的。

这是第一个可用动作的正确实现吗（大到中）。我在那里得到了正确的逻辑吗？

所以我正在尝试使用 prolog 使用深度优先搜索方法来解决以下问题

考虑以下问题：Rowena 有三个不同尺寸的无标记玻璃杯：3 盎司、5 盎司和 8 盎司。最大的玻璃杯已满。Rowena 可以做些什么来将 4 盎司的液体倒入较大的两个玻璃杯中？

我做了移动状态和所有事情，我使用了一个在网上找到的深度优先搜索版本，到目前为止这里是代码

现在它可以编译了，但是每当我尝试执行初始状态go([8,0,0],[4,4,0])在哪里[8,0,0]并且[4,4,0]是我的目标状态时，我得到的答案是否定的！而不是深度优先搜索解决方案，它打印每个状态......等等。

我试图追踪它，它立即告诉我有一个例外。有没有办法来解决这个问题 ？

我正在尝试拟合以下状态空间模型。

(1) Kt = K(t-1)* + ε1t
(2)Yt = Kt + βZt + ε2t

其中，t 是时间，Yt 是可观察变量（在 t），Kt是不可观察的趋势，并且Zt是可以解释的可观察变量矩阵Yt。ε1并且ε2是状态空间模型中的常见误差项。

我需要通过 MLE 估计以下过程，并得到趋势 Kt，以及系数 β 的矩阵。但是我没有找到使用 dlm 和 dlmModReg 的方法。

我知道如何在 Matlab 中估计这个模型（见下面的链接）。但是我看不到使用 dlm 包指定像这样的模型的方法。是否可以使用 dlm 包的功能来做到这一点？

（我看到有一篇未回答的相关帖子，标题为“dlm 包中的外生变量”）

任何帮助将不胜感激（即使这意味着使用另一个包）！

http://www.mathworks.com/help/econ/implicitly-create-state-space-model-containing-regression-component.html

我正在使用 KFAS 来拟合表单的动态逻辑模型；

y^=β_t*x+ε

其中 y 是长度为 n 的向量，beta 是长度为 p 的向量，x 是 n*p 的矩阵。

β_t=β_(t-1)+η

因此，回归参数随时间变化，并充当过滤器估计的潜在变量。

如何在 R 中指定这样的模型？我不能使用 MARSS 包，因为我需要一个逻辑链接功能，但是我一直在尝试使用的 KFAS 包（它接受二项式分布）的文档记录很差。

关键问题似乎是每个时间段我有多个观察结果，这个包可能不支持。有关我的问题的示例，请参见下面的代码 - 它应该演示十个时间段，每个时间段有 2-3 个 obs，但 KFAS 认为每一行是一个单独的时间段，其中有 22 个而不是 10 个。

是否存在可以估计任意两个节点（目标或非目标节点）之间距离的启发式函数（如寻路、状态空间或组合搜索）的术语或表达式？

此外，是否有一个永远不会高估上述距离的函数的术语？

我用 R 的 MARSS 包编写了一个模型。

该模型背后的主要思想是预测至少 10 个季度的可观察向量，但是我似乎无法使用 MARSSsimulate 函数来做到这一点（我相信这是因为在估计中包含了名为季节的外生向量过程）。我将衷心感谢您的帮助。

提前致谢！

数据集可以在这里下载

我使用了以下代码