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这些公式分别描述了：

这些公式分别描述了：

# 式子1.1：初始宏观状态分布：系统在<math>t=0</math>，在微观状态分布为<math> \pi </math>的条件下，任意微观状态<math>s^{(0)}</math>属于某个宏观状态<math>A_i</math>的概率；

# 式子{{EquationNote|1.1}}：初始宏观状态分布：系统在<math>t=0</math>，在微观状态分布为<math> \pi </math>的条件下，任意微观状态<math>s^{(0)}</math>属于某个宏观状态<math>A_i</math>的概率；

# 式子1.2：单步转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且系统在<math>t=0</math>的微观状态<math>s^{(0)}</math>属于某个宏观状态<math>A_i</math>的条件下，那么在时间<math>t=1</math>时刻，系统的微观状态<math>s^{(1)}</math>属于某个宏观状态<math>A_j</math>的概率；

# 式子{{EquationNote|1.2}}：单步转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且系统在<math>t=0</math>的微观状态<math>s^{(0)}</math>属于某个宏观状态<math>A_i</math>的条件下，那么在时间<math>t=1</math>时刻，系统的微观状态<math>s^{(1)}</math>属于某个宏观状态<math>A_j</math>的概率；

# 式子1.3：历史依赖转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且已知系统的历史微观状态<math>\{s^{(0)}, ... , s^{(t-1)} \}</math>分别对应某个宏观状态<math>\{A_i, A_j,\cdots,A_k\}</math>，那么系统在时间<math>t</math>，它的微观状态<math>s^{(t)}</math>属于某个宏观状态<math>A_m</math>的概率；

# 式子{{EquationNote|1.3}}：历史依赖转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且已知系统的历史微观状态<math>\{s^{(0)}, ... , s^{(t-1)} \}</math>分别对应某个宏观状态<math>\{A_i, A_j,\cdots,A_k\}</math>，那么系统在时间<math>t</math>，它的微观状态<math>s^{(t)}</math>属于某个宏观状态<math>A_m</math>的概率；