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→马尔科夫链简介
这里的[math]i,j\in \mathcal{X}[/math]都是[math]\mathcal{X}[/math]中的任意状态，且[math]N=\#(\mathcal{X})[/math]即[math]\mathcal{X}[/math]中的总状态数。
这里的[math]i,j\in \mathcal{X}[/math]都是[math]\mathcal{X}[/math]中的任意状态，且[math]N=\#(\mathcal{X})[/math]即[math]\mathcal{X}[/math]中的总状态数。
下表展示的是三个不同的转移概率矩阵：
{|
|+ 马尔科夫链示例
|-
| <math>
P_1=\begin{pmatrix}
0 &0 &1 &0& \\
1 &0 &0 &0& \\
0 &0 &0 &1& \\
0 &1 &0 &0& \\
\end{pmatrix}
</math>,
||
<math>
P_2=\begin{pmatrix}
1/3 &1/3 &1/3 &0& \\
1/3 &1/3 &1/3 &0& \\
0 &0 &0 &1& \\
0 &1 &0 &1& \\
\end{pmatrix}
</math>,
||
<math>
P_3=\begin{pmatrix}
1/4 &1/4 &1/4 &1/4& \\
1/4 &1/4 &1/4 &1/4& \\
1/4 &1/4 &1/4 &1/4& \\
1/4 &1/4 &1/4 &1/4& \\
\end{pmatrix}
</math>.
|-
|[math]EI(P_1)=2[/math] bits || [math]EI(P_2)=1[/math] bits || [math]EI(P_3)=0[/math] bits
|}
这三个[[马尔科夫链]]的状态空间都是[math]\mathcal{X}=\{1,2,3,4\}[/math]，因此它们的TPM的大小都是[math]4\times 4[/math]。
这三个[[马尔科夫链]]的状态空间都是[math]\mathcal{X}=\{1,2,3,4\}[/math]，因此它们的TPM的大小都是[math]4\times 4[/math]。