首先定义马尔科夫链为一个n维的状态分布的序列<math>\{s^{(1)}, s^{(2)}, ... , s^{(t)}\}</math>,微观状态空间为<math>S=\{s_1, s_2, ... ,s_n\}</math>,<math>s^{(t)}</math>表示系统在<math>t</math>时刻处于各微观状态的概率,<math>s^{(t)} = [ Pr(s(t) = s_1), Pr(s(t) = s_2), ... , Pr(s(t) = s_n) ]</math>。 | 首先定义马尔科夫链为一个n维的状态分布的序列<math>\{s^{(1)}, s^{(2)}, ... , s^{(t)}\}</math>,微观状态空间为<math>S=\{s_1, s_2, ... ,s_n\}</math>,<math>s^{(t)}</math>表示系统在<math>t</math>时刻处于各微观状态的概率,<math>s^{(t)} = [ Pr(s(t) = s_1), Pr(s(t) = s_2), ... , Pr(s(t) = s_n) ]</math>。 |