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这一项是一个平均的[[负熵]]，为了防止其为负数，所以加上了[math]\log N[/math]<ref name=hoel_2013>。它能刻画整个转移矩阵的确定性：也就是说如果我们知道了系统当前时刻所处的状态，则我们能够推断出系统在下一时刻所处的状态的程度。为什么这么说呢？这是因为确定性这一项是所有行向量熵的平均值，再取一个负号。我们知道，当一个向量更靠近均匀分布的时候，它的熵就越大，相反，如果一个向量越靠近一个“独热”（one-hot）的向量，也就是这个向量中只有一个1，其它元素都是0，那么它的熵就越小。我们知道，马尔科夫概率转移矩阵的一个行向量的含义就代表系统从当前状态转移到各个不同状态的概率大小。那么，当平均的行向量负熵大的时候，也就是这个行向量的某一个单元概率为1，其它为0，这就意味着系统能够确定地转移到1对应的状态。

这一项是一个平均的[[负熵]]，为了防止其为负数，所以加上了[math]\log N[/math]<ref name=hoel_2013 />。它能刻画整个转移矩阵的确定性：也就是说如果我们知道了系统当前时刻所处的状态，则我们能够推断出系统在下一时刻所处的状态的程度。为什么这么说呢？这是因为确定性这一项是所有行向量熵的平均值，再取一个负号。我们知道，当一个向量更靠近均匀分布的时候，它的熵就越大，相反，如果一个向量越靠近一个“独热”（one-hot）的向量，也就是这个向量中只有一个1，其它元素都是0，那么它的熵就越小。我们知道，马尔科夫概率转移矩阵的一个行向量的含义就代表系统从当前状态转移到各个不同状态的概率大小。那么，当平均的行向量负熵大的时候，也就是这个行向量的某一个单元概率为1，其它为0，这就意味着系统能够确定地转移到1对应的状态。

我们定义一个马尔科夫链转移矩阵P的'''简并性'''为：

我们定义一个马尔科夫链转移矩阵P的'''简并性'''为：