马尔科夫链与状态转移矩阵中的稳态概率算法

	状态转移矩阵A=[[0.9,0.05,0.05],[0.1,0.8,0.1],[0.1,0.15,0.75]]
    阶段n步=状态转移矩阵A
    阶段n1步=np.dot(状态转移矩阵A,状态转移矩阵A)
    while not (阶段n步 == 阶段n1步).all():
        阶段n步 = 阶段n1步
        阶段n1步 = np.dot(阶段n1步,状态转移矩阵A)
    print(阶段n步)

当然了，并非所有状态转移矩阵都存在稳态概率
稳态概率时( π1π2π3……πn) = ( π1π2π3……πn)P，P为状态转移矩阵
如果P-E矩阵的秩小于n，则存在稳态概率
原理是：齐次线性方程组只有在秩小于n时，才存在非零解