input: Átmeneti mátrix:
  [[0.7, 0.3],
  [0.3, 0.7]]
instruction: Adott egy átmeneti mátrix, számítsuk ki a stacionárius eloszlást
output: Egy Markov-lánc stacionárius eloszlása olyan valószínűségi eloszlás, amely a Markov-láncban az idő előrehaladtával változatlan marad. Más szóval, ez a valószínűségek olyan vektora, amely kielégíti a pi = pi * P egyenletet, ahol pi a stacionárius eloszlás és P az átmeneti mátrix.
  
  Az adott átmeneti mátrixhoz tartozó stacionárius eloszlás megtalálásához a következő lépéseket követhetjük:
  
  1. Először is konstruáljuk meg az egyenletrendszert a pi*P = pi mátrixegyenlet segítségével:
  
  (0,7*pi[0] + 0,3*pi[1]) - pi[0] = 0
  (0.3*pi[0] + 0.7*pi[1]) - pi[1] = 0
  
  Ezek leegyszerűsíthetők a következőkre:
  
  -0,3*pi[0] + 0,3*pi[1] = 0
  0,3*pi[0] - 0,3*pi[1] = 0
  
  2. Ezeket az egyenleteket megoldva azt találjuk, hogy pi[0] = pi[1].
  
  Mivel a valószínűségeknek össze kell adódniuk 1-re, ez azt jelenti, hogy pi[0] = pi[1] = 1/2.
  
  Ezért az adott átmeneti mátrix stacionárius eloszlása [1/2, 1/2].