转移概率矩阵(又叫跃迁矩阵,英文名:transition matrix)是俄国数学家马尔科夫提出的,他在20世纪初发现:一个系统的某些因素在转移中,第n次结果只受第n-1的结果影响,即只与当前所处状态有关,而与过去状态无关。 在马尔科夫分析中,引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态;状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。

例如对应于一个天气预报的问题,若天气状态转移概率表如左下:
(其中列表示今天的状态,行表示明天的状态。注意每一列之和为1,因为已假设明天仅这三种状态。)

天气转移概率矩阵

今/明
3/4 1/2 1/4
1/8 1/4 1/2
1/8 1/4 1/4

写作矩阵形式为图1所示。

A=⎡⎣⎢3/41/81/81/21/41/41/41/21/4⎤⎦⎥

A = \begin{bmatrix}3/4 & 1/2 & 1/4 \\1/8 & 1/4 & 1/2\\1/8 & 1/4 & 1/4\\\end{bmatrix}
其中转移矩阵 A的每一个元素都表示从今天的一种状态到明天的一种状态的概率,例如,第2行第3列的值为1/2,这表示今天下雨而明天转阴的概率是1/2。
称A为转移矩阵。

状态转换矩阵

2000年用地/2010年用地 耕地 林地 水体 草地 建设用地 其他用地
耕地
林地
草地
建设用地
其他用地

单元格表示经过一个时间段,所在行状态转换为所在列状态的量。

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