马尔科夫（Markov）转移矩阵模型

马尔科夫转移矩阵模型是一种用来描述离散时间过程的概率模型，它可以被用来预测下一个状态的概率分布。在这个模型中，状态是在一系列离散时间点上随机变化的，而状态的变化只取决于当前状态，而不受之前状态的影响。

例如，假设有一个天气预测模型，它有两个可能的状态：晴天和雨天。我们可以使用马尔科夫转移矩阵模型来描述这种情况。假设我们已经知道了今天的天气是晴天，那么我们可以使用转移矩阵来计算明天是晴天和雨天的概率分布。假设这个转移矩阵如下所示：

晴天 雨天
晴天 0.8 0.2
雨天 0.4 0.6

那么我们可以发现，如果今天是晴天，那么明天是晴天的概率是0.8，是雨天的概率是0.2。同样地，如果今天是雨天，那么明天是晴天的概率是0.4，是雨天的概率是0.6。