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。
確かに、ここにマトリックス形式のマルコフ連鎖の例があります。

[0.6 0.4]
[0.3 0.7]

これは2x2の遷移マトリックスであり、各エントリはある状態から別の状態に遷移する確率を表します。たとえば、左上のエントリ0.6は、状態1から状態1に遷移する確率が0.6であることを意味します。

遷移マトリックスがマルコフチェーンを表すかどうかを判断するためのルールは次のとおりです。

1.すべてのエントリは> = 0です（確率は負になりません）
2.各行の合計は1に合計されます（確率は合計する必要があります1）
3.遷移は、現在の状態にのみ依存し、以前の状態（マルコフプロパティ）に依存しません

したがって、私が与えたマトリックスの例では、ルール1と2を満たし、遷移が現在の状態のみに依存する場合、ルール3を満たし、マルコフ連鎖を表します。

一般に、マトリックスがルール1と2を満たし、将来の状態に遷移する確率が現在の状態にのみ依存する場合、マルコフ連鎖遷移マトリックスとして分類できます。