若及顶点的得分向量为
s
=
(
s
1
,
s
2
,
.
.
.
,
s
n
)
T
\boldsymbol s=(s_1,s_2,...,s_n)^T
s=(s1,s2,...,sn)T,其中
s
i
s_i
si 是顶点
i
i
i 的得分,则不难知道:
s
=
A
1
,
1
=
(
1
,
1
,
⋯
,
1
)
T
\boldsymbol s=\boldsymbol A \boldsymbol 1, \quad \boldsymbol 1=(1,1, \cdots, 1)^{\mathrm{T}}
s=A1,1=(1,1,⋯,1)T
记
s
=
s
(
1
)
s=s^{(1)}
s=s(1),称为1级得分向量,进一步计算2级得分向量:
s
(
2
)
=
A
s
(
1
)
s^{(2)}=\boldsymbol As^{(1)}
s(2)=As(1) 进而得到
k
k
k 级得分向量。
如果
k
→
∞
k \rightarrow \infty
k→∞(归一化后),
s
(
k
)
s^{(k)}
s(k) 收敛于某个极限得分向量,那么就可以用这个向量作为排名次的依据。