Transition Matrix: ไม่ต่อเนื่อง -> เวลาต่อเนื่อง
ฉันมีรหัสที่สอดคล้องกับ Tauchen (1986) (Python เทียบเท่าของนี้ ) ซึ่งสร้างประมาณโดยสิ้นเชิงของกระบวนการ AR (1) โดยสิ้นเชิงเวลา ตัวอย่างเช่นถ้าคุณตั้งค่าขนาดกริดเป็น 3 จะให้เวกเตอร์ของประสิทธิผล [A_1, A_2, A_3,] และเมทริกซ์ของความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนแปลง A_11, A_12, A_13 A_21, A_22, A_23 A_31, A_32, A_33 แถวที่iคอลัมน์jให้ความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนจากiเป็นjและเป็นที่พอใจว่าผลรวมของแต่ละแถวมีค่าประมาณหนึ่งแถว ฉันสงสัยว่าฉันจะสามารถเปลี่ยนสิ่งนี้ให้เทียบเท่ากับช่วงเวลาต่อเนื่องของเมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร ชุดของความน่าจะเป็นปัวซองที่ควบคุมอัตราการไหลระหว่างรัฐ ทั้งหมดที่ฉันจำได้ในเรื่องนี้คือเราสามารถหาค่าประมาณความน่าจะเป็นแบบปัวซงเชิงเส้นได้ Prob(i→j)=limΔ→0exp(−λijΔ)≈1−λijΔProb(i→j)=limΔ→0exp(−λijΔ)≈1−λijΔProb(i \to j) = \lim_{\Delta\to0} \exp(-\lambda_{ij}\Delta) \approx 1-\lambda_{ij}\Delta แต่ฉันไม่เห็นว่าจะช่วยให้ฉันเปลี่ยนเมทริกซ์เดิมนั้นเป็นλλ\lambda s ได้อย่างไร ... ฉันรอคอยคำแนะนำใด ๆ