细致平衡检验计算器(Detailed Balance Calculator)
平衡状态下每对状态的正向流与反向流是否恰好抵消?细致平衡是比「有平稳分布」更强的对称条件,也是 MCMC 采样能收敛到目标分布的基石。
原理:链可逆意味着处于平衡时,每一对状态之间的正向流与反向流恰好抵消:πᵢPᵢⱼ = πⱼPⱼᵢ。可逆链没有「净环流」,稳态就像热平衡;MCMC 采样(Metropolis-Hastings)正是靠构造可逆链保证收敛到目标分布。检验方法是先解出平稳分布,再逐对计算流量差。
步骤:① 输入转移矩阵;② 点击检验;③ 读出最大偏差与可逆结论。
示例:对称随机游走 P = [[0, 0.5, 0.5], [0.5, 0, 0.5], [0.5, 0.5, 0]] 平稳分布为均匀分布,最大偏差 0,链可逆;把矩阵改成不对称(如 [[0, 0.8, 0.2], [0.5, 0, 0.5], [0.6, 0.4, 0]])则偏差显著大于零,出现净环流。
注意事项:细致平衡是比「存在平稳分布」更强的条件——不可逆链同样有平稳分布,只是平衡时有环流;周期链或含吸收态的链不适用本检验;数值上偏差小于 1e−9 视为零(浮点容差)。
相关:平稳分布计算器单独解 π;马尔可夫链的稳态行为也可用生灭过程工具对比;矩阵求逆类工具展示 N = (I−Q)⁻¹ 的代数细节。
什么是细致平衡检验计算器?

细致平衡要求平衡时每一对状态之间的双向流量相等:πᵢPᵢⱼ = πⱼPⱼᵢ。满足它的链称为可逆链——统计意义下「时间倒放」无法区分。
细致平衡蕴含平稳(把所有 j 加总即 πP=π),但反之不成立:不可逆链同样有平稳分布,只是平衡时存在净环流。
可逆性是 MCMC 的核心:Metropolis-Hastings 通过精心设计的接受率强制目标分布满足细致平衡,从而保证采样收敛。
πᵢPᵢⱼ = πⱼPⱼᵢ 对所有状态对 (i, j) 成立
先解出平稳分布 π,再逐对计算 |πᵢPᵢⱼ − πⱼPⱼᵢ|,最大偏差为零即链可逆。
如何使用细致平衡检验计算器
- 1
输入转移矩阵(2×2 或 3×3,行和为 1)。
- 2
点击检验,工具先解平稳分布再逐对计算流量差。
- 3
读出最大偏差:接近零则链可逆;偏差大说明存在净环流。
计算示例
例 1对称游走
P = [[0, 0.5, 0.5], [0.5, 0, 0.5], [0.5, 0.5, 0]] 的平稳分布为均匀分布,最大偏差 0——完全可逆。
例 2不对称环流
P = [[0, 0.8, 0.2], [0.5, 0, 0.5], [0.6, 0.4, 0]] 的偏差显著大于 0.01——状态间存在顺时针净流。
例 3读偏差定位
偏差最大的状态对就是环流入口:把该对的两个转移概率向对称方向微调,是最小代价的可逆化改造。
注意事项
可逆与不可逆都可能达到平稳:细致平衡回答的是「平衡时有没有环流」,不是「有没有平衡」。
含吸收态或周期性的链不适用本检验——前者的「平衡」是全部质量被吸走,后者连极限都不存在。
数值上偏差小于 1e−9 视为零(浮点容差);偏差介于 1e−9 与 1e−6 之间多为舍入噪声而非真环流。
Pᵢⱼ 与 Pⱼᵢ 全为零的状态对自动满足细致平衡(无流量即无失衡),不参与偏差计算的主导项。
常见问题
参考资料
凯文内容作者Calcton 数学编辑组 口径审核Calcton 编辑组 交叉审核· 内容更新于 2026-10-05
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Calcton. 细致平衡检验计算器[EB/OL]. https://www.calcton.com/reversible-chain, 2026-10-05.
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最后更新:2026-10-05。
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