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    于是在沈浪这边得到满足的方超同学如饥似渴，再度进行探讨询问。

    “如果向量Xt代表了t期的状态概率分布，根据马尔科夫性的假设，下一期的状态分布Xt+1只跟上一期有关，跟Xt-1，Xt-2……都没有关系，那么可以把下一期的状态分布写成Xt+1=TXt（不是txt啊！！！）。”

    “其中T为马尔科夫矩阵，即第(i，j)个元素为从状态i到状态j的概率，且每行加起来等于1。”

    比如：

    T=[0.8  0.1  0.1]

    T=[0.2  0.6  0.2]

    T=[0.1  0.1  0.8]

    “当t趋向于无穷，稳定状态是什么呢？它是以一种怎样的方式呈现出来呢？表现在二维面还是三维面？”

    沈浪道，“利用Morkov链，那么把T进行特征值分解，对于特征值为1的特征向量就是平稳的分布。”

    方超听闻，刹那间就是领悟了过来。

    这就跟分解因式一般，将复杂的公式进行简单化，但这个分解因式就要看你如何分解了，从哪一方面入手……

    三元二次方程式，你可以将其分解为二元二次……多个方程组进行分解，从而让问题简单化。

    有时候繁琐的步骤是为了更为的简单。

    同样的道理。

    沈浪只是进行一个提点，但是没有具体说应该怎么做，因为每一道题目的题型都不会一样，这就要看你个人的领悟力，甚至是对于不同题型有着怎样的一种看法。

    不过这些在于沈浪看来，不是问题，只要将大概的思路给方超说出来，凭借方超的天赋，想要将这些东西化为自己的东西，太过容易。

    沈浪不再说话，方超没有问题。

    他现在在消化刚才沈浪说的一系列话语，甚至当中还牵涉到了沈浪与林教授他们共同钻研的课题——常性代数的二阶运算方式。

    有些地方浅显易懂，可是有些地方的确复杂，以方超数学方面的天赋来说，依旧需要时间来进行消化，可想而知这种课题想要彻底将其研究下来，其工作量是多么的巨大。

    不然的话，也不至于沈浪、林教授他们用了这么长的时间还仅仅只是初始阶段。
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