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→随机动力学
至此，我们已经将马尔科夫链严格定义为了一个随机动力系统 <math>(\theta, \phi)</math>了。通过定义该系统的 '''不变性（Invariance）'''，我们能定义其 '''吸引性（Attraction）'''和 '''随机吸引子（Attractor）'''。
至此，我们已经将马尔科夫链严格定义为了一个随机动力系统 <math>(\theta, \phi)</math>了。通过定义该系统的 '''不变性（Invariance）'''，我们能定义其 '''吸引性（Attraction）'''和 '''随机吸引子（Attractor）'''。
首先，我们定义'''随机集（Random Set）'''：一个随机集 <math>A</math> 是一个映射 <math>A: Ω → 2^X</math>，其中 <math>2^X</math> 是 <math>X</math> 的所有子集的集合。也就是把一个随机动力学过程映射到了集合空间上的若干个状态。
首先，我们定义'''随机集（Random Set）'''：一个随机集 <math>A</math> 是一个映射 <math>A: Ω → 2^X</math>，其中 <math>2^X</math> 是 <math>X</math> 的所有子集的集合。也就是把一个随机动力学驱动系统的噪声过程映射到了集合空间上的若干个状态。
一个随机集 <math>A(\omega)</math> 被称为一个（全局）'''随机吸引子（Random Attractor）'''，如果它满足以下三个条件：
一个随机集 <math>A(\omega)</math> 被称为一个（全局）'''随机吸引子（Random Attractor）'''，如果它满足以下三个条件：
至此，我们已经完成了随机动力学中随机吸引子在稳态马尔科夫链中的介绍。现在就可以分析一个马尔科夫链中有多少个吸引子和对应的分组了。
至此，我们已经完成了随机动力学中随机吸引子在稳态马尔科夫链中的介绍。现在就可以分析一个马尔科夫链中有多少个吸引子和对应的分组了。
===稳态马尔科夫链中的吸引子和分组===
===稳态马尔科夫链中的吸引子和分组===