1. 马尔可夫性
此处根据的是随机过程马尔可夫链中的极限分布定理。
设此处的平衡概率向量为X=(X1,X2,X3)，并且记已知的转移概率矩阵为：
P=00.80.2
00.60.4
1.000
则根据马尔可夫链的极限分布定理，应有XP=X，即：
(X1,X2,X3)*（00.80.2
00.60.4
1.000）
=(X1,X2,X3)
利用矩阵乘法，上式等价于3个等式：
X3=X1
0.8X1+0.6X2=X2
0.2X1+0.4X2=X3
由以上三个等式只能解得：X3=X1，以及X2=2X1
另外，再加上平衡概率向量X的归一性，即：X1+X2+X3=1
最终可解得：X1=0.25,X2=0.5,X3=0.25
不懂再问，祝好！
2. 马尔科夫性
狼人杀没有人机版本。机器目前有识别语言并且进行思考的能力？阿尔法狗看到人语的理解也要跪的。狼人杀最大的魅力，也就是嘴上功夫的较量和推理不是目前的AI能够做到的。如果对手都是人机策略，那么自己就是一个单agent的决策问题，用RL可以解决。但要注意，环境可能并不满足马尔科夫性，建模时需要把历史信息考虑进来。经过充分的探索(学习)，agent总是可以获胜。所以要实现狼人杀人机。还有一定的路要走。
3. 马尔可夫性是指
此处根据的是随机过程马尔可夫链中的极限分布定理。
设此处的平衡概率向量为X=(X1,X2,X3)，并且记已知的转移概率矩阵为：
P=00.80.2
00.60.4
1.000
则根据马尔可夫链的极限分布定理，应有XP=X，即：
(X1,X2,X3)*（00.80.2
00.60.4
1.000）
=(X1,X2,X3)
利用矩阵乘法，上式等价于3个等式：
X3=X1
0.8X1+0.6X2=X2
0.2X1+0.4X2=X3
由以上三个等式只能解得：X3=X1，以及X2=2X1
另外，再加上平衡概率向量X的归一性，即：X1+X2+X3=1
最终可解得：X1=0.25,X2=0.5,X3=0.25
4. 马尔可夫关系
专门出忽悠主意的。
因为中彩票的原理属于马尔可夫过程——
即下一事件发生产生的结果与上一事件没有关系
简单来说就是，今天摇出来的数字与明天摇出来的数字没有关系。
我仅能从专业角度判断
预测彩票中奖号码是无意义的
至于为什么有那么多人堵在彩票站预测号码
我也不清楚
5. 马尔可夫性质强调
马氏规则的原因是亲电加成反应中生成了较为稳定的碳正离子。加上一个H+的碳原子会使其他碳原子上引入一个正电荷，形成一个碳正离子。由于诱导效应和超共轭效应，取代基（碳上连接的碳或给电子基团）越多的碳正离子越稳定。而加成反应的主要产物会由一个更加稳定的中间体产生。所以烯烃加溴化氢时，溴化氢中的氢总是加在连氢最多的碳上，而卤素基团加在连氢最少的碳上。然而，其它比较不稳定的碳正离子仍然存在，通过它们生成的产物是不符合马氏规则的，通常是反应的副产物。
马氏规则
这个规则可以概括为“氢多加氢”或“富者愈富，而穷者愈穷”：连氢多的碳会得到另外的氢，而连氢少的碳会得到另外的取代基。对于其他不对称亲电试剂也是如此。正电基团加到取代少的碳上，负电基团加到取代多的碳上。
6. 马尔可夫性质
1、线性特性
所谓线性特性，是指估计量分别是样本观测值的线性函数，亦即估计量和观测值的线性组合。
2、无偏性
无偏性，是指参数估计量的期望值分别等于总体真实参数。
3、最小方差性
所谓最小方差性，是指估计量与用其它方法求得的估计量比较，其方差最小，即最佳。最小方差性又称有效性。这一性质就是著名的高斯一马尔可夫（ Gauss-Markov）定理。这个定理阐明了普通最小二乘估计量与用其它方法求得的任何线性无偏估计量相比，它是最佳的
7. 马尔可夫性又称为长记忆性
马尔可夫信源是一类有限长度记忆的非平稳离散信源，信源输出的消息是非平稳的随机序列，它们的各维概率分布可能会随时间的平移而改变。如果信源输出的符号和信源所处的状态满足下列2个条件： 1. 某时刻信源输出的符号只与此时刻信源所处的状态有关，而与以前的状态和输出的符号无关； 2. 信源某时刻所处的状态只由当前输出的符号和前一时刻信源的状态唯一决定。 那么此信源称为马尔可夫信源。
马尔可夫信源的阶数：正如我们所知，马尔可夫信源只与之前有限个符号有关，这些符号组成的状态就构成了一个有限平稳的马尔可夫链,假设这有限个符号的数量为m+1，则满足这类条件的马尔可夫信源称为m阶马尔可夫信源。
8. 马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中下一个状态
马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程。
全局平衡方程式物理意义 全局平衡方程式：从状态i转移出去的频率等于转移进状态i的频率 写出状态0的全局方程式 0 1 n+1 n 2
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