随机天气如何从转移规则推算下一时段：六个时段的天气概率传播（实例25）

天气系统可以根据当前状态决定下个状态的概率，而不是每个时段都从同一个固定比例抽取。这样得到的长期变化依赖转移规则，当前晴天也不代表下一时段仍必然晴天。

先确定规则与输入

状态按晴、云、雨排列，每行给出从该状态转到三个状态的概率，行和为一。初始状态确定，随后六步都使用同一张表；本文计算各时段状态分布，不把某一次抽样当成概率结果。

初始状态编号0，零晴、一云、二雨 三行转移概率[['4/5', '1/10', '1/10'], ['2/5', '3/10', '3/10'], ['1/10', '1/5', '7/10']]

逐项算出过程

时段1：三个目标状态分别从晴、云、雨收到的概率贡献[['4/5', '0', '0'], ['1/10', '0', '0'], ['1/10', '0', '0']]；合计得到['4/5', '1/10', '1/10']，总和1。

时段2：三个目标状态分别从晴、云、雨收到的概率贡献[['16/25', '1/25', '1/100'], ['2/25', '3/100', '1/50'], ['2/25', '3/100', '7/100']]；合计得到['69/100', '13/100', '9/50']，总和1。

时段3：三个目标状态分别从晴、云、雨收到的概率贡献[['69/125', '13/250', '9/500'], ['69/1000', '39/1000', '9/250'], ['69/1000', '39/1000', '63/500']]；合计得到['311/500', '18/125', '117/500']，总和1。

时段4：三个目标状态分别从晴、云、雨收到的概率贡献[['311/625', '36/625', '117/5000'], ['311/5000', '27/625', '117/2500'], ['311/5000', '27/625', '819/5000']]；合计得到['2893/5000', '761/5000', '673/2500']，总和1。

时段5：三个目标状态分别从晴、云、雨收到的概率贡献[['2893/6250', '761/12500', '673/25000'], ['2893/50000', '2283/50000', '673/12500'], ['2893/50000', '2283/50000', '4711/25000']]；合计得到['13767/25000', '1967/12500', '7299/25000']，总和1。

时段6：三个目标状态分别从晴、云、雨收到的概率贡献[['13767/31250', '1967/31250', '7299/250000'], ['13767/250000', '5901/125000', '7299/125000'], ['13767/250000', '5901/125000', '51093/250000']]；合计得到['133171/250000', '40167/250000', '38331/125000']，总和1。

每一步都同时使用上一时段的完整分布，不能刚算完晴天新概率就把它拿去计算同一时段的云天，否则实际改变了模型。

复核时看什么

对一个目标状态，把所有来源状态的当前概率乘相应转移概率再相加。三种新概率必须相加为一且全不为负；还可以枚举全部可能路径，把抵达同一状态的路径概率合并来复核。

练习时可以先遮住结果，沿用相同输入独立记录中间状态，再逐项比较。发现不同后先定位最早分歧，确认边界包含方式、编号起点、更新顺序以及是否提前取整。最后结果一致也不表示每个中间步骤都正确，因此保留过程记录有助于看清原因。

适用范围

这是一个完全自定的小模型，不是现实天气预测，也不代表具体游戏。它假设下一步只依赖当前状态；季节、位置或冷却限制若也有影响，就需要把这些信息纳入状态或规则。