\section{Non-ergodicity}

\cite{kaplan1979sufficient}


We assume that the state-process is ergodic — i.e. all states
are reachable under any policy from the current state after
sufficiently many steps. \cite{majeed2018q}

% ABCDE的随机游走的状态矩阵
\[
P = \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 & 0 &  \\
\frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0 & 0\\
0 & \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0\\
0 & 0 & \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2}\\
0 & 0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}
\]

%可重启的随机游走矩阵
\[
P = \begin{pmatrix}
0 & 0 & 1 & 0 & 0 &  \\
\frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0 & 0\\
0 & \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0\\
0 & 0 & \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2}\\
0 & 0 & 1 & 0 & 0
\end{pmatrix}
\]

% 计算平稳分布
\[
\begin{cases}
\pi_1 = \pi_3 \\
\frac{1}{2}\pi_1 + \frac{1}{2}\pi_3 = \pi_2 \\
\frac{1}{2}\pi_2 + \frac{1}{2}\pi_4 = \pi_3 \\
\frac{1}{2}\pi_3 + \frac{1}{2}\pi_5 = \pi_4 \\
\pi_3 = \pi_5 \\
\pi_1 + \pi_2 + \pi_3 + \pi_4 + \pi_5 = 1
\end{cases}
\]

%随机游走pic
\input{pic/randomWalk}

设两个上三角矩阵为( A ) 和 ( B )，它们的形式分别为：

% 两个上三角矩阵乘积求和为上三角矩阵
A = \begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\
0 & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & \cdots & a_{nn}
\end{pmatrix}, \quad


B = \begin{pmatrix}
b_{11} & b_{12} & \cdots & b_{1n} \\
0 & b_{22} & \cdots & b_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & \cdots & b_{nn}
\end{pmatrix}

[
c_{ij}=\sum_{k=1}^{n} a_{ik}b_{kj}
]

当 ( i>j ) 时，有 ( c_{ij}=0 )，因为在此情况下，( a_{ik}=0 ) 或 ( b_{kj}=0 )，乘积中至少有一项为 0。
所以 ( C ) 也是一个上三角矩阵。
因此，证明了两个上三角矩阵的乘积还是一个上三角矩阵。

% N矩阵
$N=1+Q^1+Q^2……$

% “重启”随机游走 pic
\input{pic/randomWalkRestart}

































