出教材例5.1.13马尔科夫过程的五条样本路径. （给出图和代码

教材例5.1.13中的马尔科夫过程通常是一个随机过程，其状态只依赖于当前的状态而不考虑过去的历史。在这个例子中，它可能会展示一个简单的随机游走模型或者更复杂的动态系统，其中每个时间步，从一个状态转移到另一个状态的概率由转移矩阵决定。

由于这是一个文本交互平台，我无法直接提供图形或代码示例。然而，你可以想象一个这样的场景：

- 图形上，可能是一系列水平线段，每一段代表一个时间步骤，起点和终点表示状态转换。比如，如果是在一个二维网格上，状态可以是网格的不同位置。
- 代码可能是Python或Matlab的伪代码，看起来像这样：

import numpy as np

# 转移概率矩阵
transition_matrix = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])

# 初始状态
initial_state = 0

# 生成5条样本路径（假设T步长）
sample_paths = []
for _ in range(5):
    path = [initial_state]
    current_state = initial_state
    for t in range(T):
        next_state = np.random.choice(range(2), p=transition_matrix[current_state])
        path.append(next_state)
        current_state = next_state
    sample_paths.append(path)

# 打印样例路径
for i, path in enumerate(sample_paths):
    print(f"路径{i+1}: {path}")

这只是一个简化的解释，实际的实现会依据具体的问题和工具库有所不同。