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→马尔科夫链
\sum_{j=1}^Np_{ij}=1,
\sum_{j=1}^Np_{ij}=1,
</math>
</math>
任意时刻[math]t+1[/math]上的状态概率分布，即[math]Pr(X_{t+1})[/math]，可以被上一时刻的状态概率分布[math]Pr(X_t)[/math]和状态转移矩阵唯一确定，即满足：
任意时刻[math]t+1[/math]上的状态概率分布，即[math]Pr(X_{t+1})[/math]，可以被上一时刻的状态概率分布[math]Pr(X_t)[/math]和状态转移矩阵唯一确定，即满足：
举例来看，状态转移矩阵
<math>
<math>
P_{ij}=\begin{pmatrix}
P_{ij}=\begin{pmatrix}
&0 &0 &0 &1& \\
&0 &0 &0 &1& \\
\end{pmatrix}
\end{pmatrix}
</math>,
</math>，首先满足每一行的和为1，满足归一化条件。由矩阵大小可知，系统共有4个状态，以<math>P_{23}=1/3</math>为例，即表示第2个状态下一时刻转移到第3个状态的概率为1/3。
=== 有效信息 ===
=== 有效信息 ===