为什么我用马尔科夫链预测的时候，越算，总的概率越小？

p是状态转移矩阵，P(0)是初始概率向量，那么算之后几天的概率向量就应该如下算：
这是人家论文里面算出来的：
P( 1) =P ( 0) P= ( 0, 0.333, 0.167, 0.5)
这一步我算出来和他算得一样
P ( 2) =P ( 0) PP= ( 0.198, 0.343, 0.287, 0.167)
这一步我用MATLAB算出来就变成这样了（ 0.2000 0.3444 0.1222 0.1667），
四个概率加起来根本就不接近1了、然后我再往下算，概率就越来越小，小到四个概率值加起来总共都不足0.1，和论文里的偏差也越来越远
我确认我的步骤并没有错，为什么我算出来是错的？
求高人指点啊。。我要哭了。。一直都不对。。

你P(2)下标3 肯定错了

矩阵P的n次方=A^(-1)(D^n)A

A是P的三个特征向量为列组成的矩阵
D是特征值为对角线上数值的矩阵

马尔可夫时序预测法(markov forecasting model) 马尔可夫 ( markov )是俄国著名的数学家。 马尔可夫预测法是以 马尔可夫 的名字命名的一种特殊的市场预测方法 。马尔可夫预测法主要用于 市场占有率 的预测和销售期望利润的预测 。就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于 马尔可夫链 ， 根据事件的目前状况预测其将来各个时刻(或时期) 变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是对地理、天气、市场、 进行预测的基本方法，它是地理预测中常用的重要方法之一。

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