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在这种情况下，我们通常面临的是像<math>P</math>这样的矩阵。我们既无法确定它是否成块，也无法决定它的划分，甚至不知道它的马尔科夫秩。

在这种情况下，我们通常面临的是像<math>P</math>这样的矩阵。我们既无法确定它是否成块，也无法决定它的划分，甚至不知道它的马尔科夫秩。

针对这一问题，Anru Zhang<ref name=":4">Zhang, Anru, and Mengdi Wang. "Spectral state compression of markov processes." ''IEEE transactions on information theory'' 66.5 (2019): 3202-3231.</ref><ref name=":4" />提出了一种寻找最优划分的方法。通过这种方法，我们可以找到最优的划分，并基于这个划分判断一个马尔科夫矩阵是否成块。具体步骤如下：

针对这一问题，Anru Zhang<ref name=":4">Zhang, Anru, and Mengdi Wang. "Spectral state compression of markov processes." ''IEEE transactions on information theory'' 66.5 (2019): 3202-3231.</ref>提出了一种寻找最优划分的方法。通过这种方法，我们可以找到最优的划分，并基于这个划分判断一个马尔科夫矩阵是否成块。具体步骤如下：

#获取一个n*n维的马尔科夫矩阵P，或者是马尔科夫链的频率采样；

#获取一个n*n维的马尔科夫矩阵P，或者是马尔科夫链的频率采样；