1. 马尔科夫模型的最后稳定概率可以通过求解马尔科夫链的平稳分布来得到。
2. 马尔科夫链是一种随机过程，其状态在不同时间间隔内的转移概率只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。最后稳定概率指的是当时间趋于无穷大时，各个状态的概率分布趋于稳定的概率。
3. 求解最后稳定概率的方法有多种，其中一种常用的方法是通过求解马尔科夫链的平稳分布。平稳分布是指当时间趋于无穷大时，马尔科夫链的状态分布不再发生变化的概率分布。可以通过解线性方程组或者迭代的方法来求解平稳分布，从而得到最后稳定概率。
问马尔科夫模型怎么求最后稳定概率
问题描述：
马尔可夫模型分析方法
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马尔科夫模型是一种描述状态转移的数学模型，可以用来预测未来状态的概率。求最后稳定概率需要先构建转移矩阵，然后通过计算矩阵的特征值和特征向量来求解。
具体来说，需要将转移矩阵进行特征分解，得到特征值和特征向量，然后根据特征向量的归一化系数得到最后的稳定概率分布。
最后稳定概率是指在长时间运行后，系统达到的稳定状态下各个状态的概率分布。
答其他答案
状态转移矩阵A=[[0.9,0.05,0.05],[0.1,0.8,0.1],[0.1,0.15,0.75]]
阶段n步=状态转移矩阵A
阶段n1步=np.dot(状态转移矩阵A,状态转移矩阵A)
while not (阶段n步 == 阶段n1步).all():
阶段n步 = 阶段n1步
阶段n1步 = np.dot(阶段n1步,状态转移矩阵A)
print(阶段n步)
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当然了，并非所有状态转移矩阵都存在稳态概率
稳态概率时( π1π2π3……πn) = ( π1π2π3……πn)P，P为状态转移矩阵
如果P-E矩阵的秩小于n，则存在稳态概率
原理是：齐次线性方程组只有在秩小于n时，才存在非零解
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