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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。