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令今天为时刻<math>n=0</math>，为了方面描述，记<math>X_n</math>为时刻<math>n</math>的天气状态，今天不下雨的条件下明天不下雨的概率为<math>P(X_1=1|X_0=1)=p</math>，今天下雨的条件下明天下雨的概率为<math>P(X_1=2|X_0=2)=q</math>。而随着时间的推移，明天不下雨的条件下后天不下雨的概率<math>P(X_2=1|X_1=1)</math>可能不一定等于<math>p</math>，即一步转移概率可能不仅与状态有关，可能与时间有关。一般的，当一步转移概率<math>P(X_n=j|X_{n-1}=i)</math>只与状态<math>i,j</math>有关，而与时刻<math>n</math>无关（平稳性假设），称此马尔科夫链为'''时齐马尔科夫链（homogeneous）'''；若<math>P(X_n=j|X_{n-1}=i)</math>与状态<math>i,j</math>和时刻<math>n</math>均有关，则称此马尔科夫链为'''非时齐的'''。

令今天为时刻<math>n=0</math>，为了方面描述，记<math>X_n</math>为时刻<math>n</math>的天气状态，今天不下雨的条件下明天不下雨的概率为<math>P(X_1=1|X_0=1)=p</math>，今天下雨的条件下明天下雨的概率为<math>P(X_1=2|X_0=2)=q</math>。而随着时间的推移，明天不下雨的条件下后天不下雨的概率<math>P(X_2=1|X_1=1)</math>可能不一定等于<math>p</math>，即一步转移概率可能不仅与状态有关，可能与时间有关。

 

 

一般的，当一步转移概率<math>P(X_n=j|X_{n-1}=i)</math>只与状态<math>i,j</math>有关，而与时刻<math>n</math>无关（平稳性假设），称此马尔科夫链为'''时齐马尔科夫链（homogeneous）'''；若<math>P(X_n=j|X_{n-1}=i)</math>与状态<math>i,j</math>和时刻<math>n</math>均有关，则称此马尔科夫链为'''非时齐的'''。