“那麼還有什麼問題麼？”
方超將自己的另一個疑惑也用草稿紙外加上口述的方式表示了出來。
……
……
“超兒，其實這些個步驟你完全就沒有必要，從這裡到這裡……”
沈浪用手指著其中幾個步驟道，“這些個地方，就可以正常的運用常性代數二階運算方式來計算出來，直接就可以跳過當中的七八個步驟，而且你會發現，以上推導的東西就是最小二乘法OLS，最小二乘法的很多優良性質都可以使用冪等矩陣推匯出來，特別是小樣本性質，基本上離不開冪等矩陣，比如最簡單的，畢達哥拉斯定理……”
“如果把正交投影這個概念推廣到機率空間，那就是條件期望的概念了。什麼迭代期望公式之類的，都可以用這個正交投影進行類比。”
沈浪一邊說，一邊快速用鋼筆書寫著一些方程式。
方超一瞧，一目瞭然。
原來是這個亞子！
我好笨啊！
方超好懊惱，虧他還是班上成績第一名，可是卻連這樣子的東西都沒有辦法第一時間理解。
明明很簡單的東西，我居然陷入到了死衚衕當中，沈浪師兄言簡意賅的話語直接讓我茅塞頓開。
和他相比的話，我還是太蠢了。
在數學之上，我依舊還只是一個小孩子，哪怕拿到了一個IMO賽事的個人滿分冠軍，可是比起沈浪師兄來說的話，差距還是太大了，也許當年沈浪師兄沒有拿到滿分的成績，應該是那一屆的考題太難了。
也是，我考的那一屆，我就感覺挺簡單的，只有一兩道困住了我一點點，但我不還是在有限的時間內提早交卷了麼？
況且我那一屆，一共有四個人拿到了滿分成績，如果不難的話，怎麼可能有四個人共同拿到滿分呢？
有四個人可以拿到滿分，那就說明難度不是太大，不然的話，不應該有滿分選手才是……
沈浪師兄那一屆，好像只有一個滿分選手似乎。
對的，一定是這樣子的，沈浪師兄那一屆出題的考官是個變態，否則以沈浪師兄的水平，拿到一個滿分成績也應該是很輕鬆的一件事才是。
於是在沈浪這邊得到滿足的方超同學如飢似渴，再度進行探討詢問。
“如果向量Xt代表了t期的狀態機率分佈，根據馬爾科夫性的假設，下一期的狀態分佈Xt+1只跟上一期有關，跟Xt1，Xt2……都沒有關係，那麼可以把下一期的狀態分佈寫成Xt+1=TXt（不是txt啊！！！）。”
“其中T為馬爾科夫矩陣，即第(i，j個元素為從狀態i到狀態j的機率，且每行加起來等於1。”
比如：
T=[0.8 0.1 0.1]
T=[0.2 0.6 0.2]
T=[0.1 0.1 0.8]
“當t趨向於無窮，穩定狀態是什麼呢？它是以一種怎樣的方式呈現出來呢？表現在二維面還是三維面？”
沈浪道，“利用Morkov鏈，那麼把T進行特徵值分解，對於特徵值為1的特徵向量就是平穩的分佈。”