我正在寻找一种方法来为MathCad生成Kolmogorov-Chapman方程，以解决Markov Chain问题。
问题是要找到系统处于其中一种状态的概率。系统具有N个组件。
我有一个具有2 ^ N个节点（状态）和2 * N个参数的图形：N a's，这是第N个分量分解的概率，而N b's，这是该分解分量的概率会再次变得健康。
N可以接近10，这意味着至少会有1024个方程，因此我正在寻找一种生成这些方程的方法。
不需要Mathcad，任何其他数学引擎都可以（即使可以使用scipy之类的smth解决，即使是Python）
最佳答案
问题是要找到系统处于其中一种状态的概率。
由于您的随机过程是由N个独立的马尔可夫链组成的，因此，与为整个过程求解一个22 * N的方程组相比，分别解决每个链的方程更容易解决问题。
单个链的过渡矩阵为：
因此，Kolmogorov-Chapman方程为：
如果仍然需要整个系统的方程式：
关于python - 生成马尔可夫过程的Kolmogorov-Chapman方程，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/46138583/