你想弄懂什么？

引入矩阵是为了提供一个高效的代数过程，从一个状态向量移动到后来的状态向量，例如 $S_2$ 或 $S_100$，而不是每次都重新读取图表。

适用条件：马尔可夫链具有固定的一步转移概率。；状态向量以一致的顺序表示。

引入矩阵是为了提供一个高效的代数过程，从一个状态向量移动到后来的状态向量，例如 $S_2$ 或 $S_100$，而不是每次都重新读取图表。

适用条件：马尔可夫链具有固定的一步转移概率。；状态向量以一致的顺序表示。

$S_1$ 是马尔可夫链一次迭代后的状态向量。其顶部条目是在一步后处于状态 A 的概率，其底部条目是在一步后处于状态 B 的概率。

适用条件：具有状态 A 和 B 的两状态链。；条目是概率。；在显示的示例中，条目总和为 1。

$S_1$ 是马尔可夫链一次迭代后的状态向量。其顶部条目是在一步后处于状态 A 的概率，其底部条目是在一步后处于状态 B 的概率。

适用条件：具有状态 A 和 B 的两状态链。；条目是概率。；在显示的示例中，条目总和为 1。

不，$S_0 = (1,0)^T$ 不是唯一可能的初始状态。它是这个特定例子的一个断言的初始条件。

适用条件：系统是具有状态 A 和 B 的马尔可夫链。；初始状态向量的条目是概率。；初始状态向量中概率的总和必须等于 1。

不，$S_0 = (1,0)^T$ 不是唯一可能的初始状态。它是这个特定例子的一个断言的初始条件。

适用条件：系统是具有状态 A 和 B 的马尔可夫链。；初始状态向量的条目是概率。；初始状态向量中概率的总和必须等于 1。