3.15 message chains (过度耦合的消息链)

一个对象请求另一个,后者在请求下一个对象,....这就是消息链。采取这种方式,意味客户代码将与查找过程中的导航结构紧密耦合,一旦对象间的关系发生任何变化,客户端就不得不做出相应修改。

这时候应该使用hide delegate。

通常更好的手法:先观察消息链最终得到的对象是用来干什么的,看看能否以extract method把使用该对象的代码提炼到一个独立函数中,在运用move method把这个函数推入消息链。如果这条链上的某个对象有多位客户打算航行此航线的剩余代码,就加一个函数做这件事。

### 关于耦合马尔可夫模型的实现 对于耦合马尔可夫模型,这类模型通常用于描述两个或多个相互影响的过程。下面提供了一个简单的Python示例来展示如何构建并模拟这样的系统。 ```python import numpy as np def coupled_markov_chain(P1, P2, C, steps=100): """ Simulate a system of two coupled Markov chains. Parameters: P1 (numpy.ndarray): Transition matrix for first chain. P2 (numpy.ndarray): Transition matrix for second chain. C (numpy.ndarray): Coupling matrix between both chains. steps (int): Number of simulation steps. Returns: tuple: Two lists containing states history for each chain. """ n_states_1 = P1.shape[0] n_states_2 = P2.shape[0] state_history_1 = [] state_history_2 = [] current_state_1 = 0 current_state_2 = 0 for _ in range(steps): next_state_1 = np.random.choice(n_states_1, p=P1[current_state_1]) next_state_2 = np.random.choice(n_states_2, p=P2[current_state_2]) influence_factor_1 = sum(C[next_state_1][next_state_2]) / max(sum(C[:, next_state_2]), 1e-8) influence_factor_2 = sum(C[next_state_1][next_state_2].T) / max(sum(C.T[next_state_1]), 1e-8) if np.random.rand() < influence_factor_1: current_state_1 = next_state_1 if np.random.rand() < influence_factor_2: current_state_2 = next_state_2 state_history_1.append(current_state_1) state_history_2.append(current_state_2) return state_history_1, state_history_2 if __name__ == "__main__": # Define transition matrices and coupling matrix here P1_example = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]]) P2_example = np.array([[0.9, 0.1], [0.5, 0.5]]) C_example = np.array([[[0.8, 0.2], [0.3, 0.7]], [[0.2, 0.8], [0.7, 0.3]]]) result = coupled_markov_chain(P1_example, P2_example, C_example, steps=1000) ``` 此代码片段定义了一种方法`coupled_markov_chain()`,它接受三个参数作为输入:两个转移矩阵\(P_{1}\),\(P_{2}\)[^1]以及一个表示两者之间关系强度的耦合矩阵C。该函数返回给定步数内两条条状态变化的历史记录列表。
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