マトリックス形式のマルコフチェーンの例を提供し、特定の遷移マトリックスをマルコフチェーンとして分類できるかどうかを検出する方法のルールを提供してください。
`` `
p = [[0.8、0.2]、
     [0.3、0.7]]
`` `

この例では、マルコフ連鎖には2つの状態があり、これを1と2にラベル付けできます。マトリックス「P」は、これらの状態間の遷移確率を表します。エントリ「p [i] [j] `は、状態「私」から「j」に移行する確率を表します。

たとえば、 `p [1] [2]`は、状態1から状態2に遷移する確率を表します。この場合、0.2です。同様に、 `p [2] [1]`は、状態2から状態1に遷移する確率を表します。これは0.3です。

特定の遷移マトリックスをマルコフチェーンとして分類できるかどうかを判断するには、次の2つのプロパティを満たすかどうかを確認する必要があります。

1.非陰性エントリ：マトリックス内のすべてのエントリは非陰性でなければなりません。つまり、 `p [i] [j]> = 0`すべての「私」と` j`。

2. 1に等しい行合計：各行のエントリの合計は1に等しくなければなりません。つまり、 `sum（p [i] [j] in range（n））= 1`すべての` i `i '`、ここで、` n`はマルコフ連鎖の州の数です。

マトリックスがこれらの2つの特性を満たす場合、それは有効なマルコフ連鎖を表します。