`` `
p = [[0.8、0.2]、
     [0.3、0.7]]
`` `

この例では、マルコフ連鎖には2つの状態があり、これを1と2にラベル付けできます。マトリックス「P」は、これらの状態間の遷移確率を表します。エントリ「p [i] [j] `は、状態「私」から「j」に移行する確率を表します。

たとえば、 `p [1] [2]`は、状態1から状態2に遷移する確率を表します。この場合、0.2です。同様に、 `p [2] [1]`は、状態2から状態1に遷移する確率を表します。これは0.3です。

特定の遷移マトリックスをマルコフチェーンとして分類できるかどうかを判断するには、次の2つのプロパティを満たすかどうかを確認する必要があります。

1.非陰性エントリ：マトリックス内のすべてのエントリは非陰性でなければなりません。つまり、 `p [i] [j]> = 0`すべての「私」と` j`。

2. 1に等しい行合計：各行のエントリの合計は1に等しくなければなりません。つまり、 `sum（p [i] [j] in range（n））= 1`すべての` i `i '`、ここで、` n`はマルコフ連鎖の州の数です。

マトリックスがこれらの2つの特性を満たす場合、それは有効なマルコフ連鎖を表します。
```
P = [[0.8, 0.2],
     [0.3, 0.7]]
```

In this example, the Markov chain has two states, which we can label as 1 and 2. The matrix `P` represents the transition probabilities between these states. The entry `P[i][j]` represents the probability of transitioning from state `i` to state `j`.

For example, `P[1][2]` represents the probability of transitioning from state 1 to state 2, which is 0.2 in this case. Similarly, `P[2][1]` represents the probability of transitioning from state 2 to state 1, which is 0.3.

To determine if a given transition matrix can be classified as a Markov chain, we need to check if it satisfies the following two properties:

1. Non-negative entries: All entries in the matrix must be non-negative. That is, `P[i][j] >= 0` for all `i` and `j`.

2. Row sums equal to 1: The sum of the entries in each row must be equal to 1. That is, `sum(P[i][j] for j in range(n)) = 1` for all `i`, where `n` is the number of states in the Markov chain.

If a matrix satisfies these two properties, then it represents a valid Markov chain.