<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Markov zanjiri nima va uni qanday ishlatasiz?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Markov zanjiri - bu har bir hodisaning ehtimolligi faqat oldingi hodisaning holatiga bog'liq bo'lgan voqealar ketma-ketligini tasvirlash uchun ishlatiladigan matematik model. Boshqa so'zlar bilan aytganda, bu tizimning kelajakdagi holati faqat tizimning hozirgi holatiga bog'liq bo'lgan jarayon. Markov zanjirining asosiy tushunchasi "Markov xususiyati" bo'lib, u yangi holatga o'tish ehtimoli faqat hozirgi holatga bog'liqligini, oldingi holatlarga emasligini ta'kidlaydi. Bu shuni anglatadiki, Markov zanjiri har bir holat o'rtasida o'tish uchun ehtimolliklar to'plami bilan to'liq tavsiflanishi mumkin. Markov zanjirlari turli xil dasturlarda, masalan, aktsiyalar narxlarini modellashtirish, ob-havo naqshlari yoki hatto tilni yaratish uchun ishlatilishi mumkin<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Iltimos, Markov zanjiriga matritsa shaklida misol keltirib, berilgan o'tish matritsalari Markov zanjiri deb tasniflanishi mumkinligini aniqlash qoidalari bilan ta'minlay olasizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

``` P = [[0.8, 0.2], [0.3, 0.7]] ``` Ushbu misolda Markov zanjiri ikkita holatga ega, ularni 1 va 2 deb belgilashimiz mumkin. Matritsa `P` ushbu holatlar o'rtasidagi o'tish ehtimolliklarini ifodalaydi. Kirish `P[i][j]` davlatdan `i` davlatga o'tish ehtimolligini ifodalaydi. Masalan, `P[1][2]` davlatdan 1 davlatga o'tish ehtimolligini ifodalaydi, bu bu holda 0.2. Xuddi shunday, `P[2][1]` davlatdan 2 davlatga o'tish ehtimolligini ifodalaydi, bu 0.3. Berilgan o'tish matritsa Markov zanjiri sifatida tasniflanishi mumkinligini aniqlash uchun biz quyidagi ikkita xususiyatni qondirishini tekshirishimiz kerak: 1. Manfiy bo'lmagan: Matritsaning barcha kirishlari<|eot_id|>