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# 蛇梯棋
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游戏数学
马尔可夫链与状态机概率
Markov Chains & State-Machine Probability
当一个随机过程可能无限进行下去(如"每次 80% 再加 1 点伤害")时,无法枚举所有结果;把它画成以概率转移的状态机,写成转移矩阵,再用列向量反复左乘矩阵(马尔可夫链 (Markov Chain)),就能得到任意回合后的状态分布、稳态、游戏时长的中位数/均值/众数;反向则可用递归把复杂局面化归为已知的简单局面。本页按 Schreiber 与 Romero 第 22 章整理(p.525–556),并核对了书中数字。
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