权重向量通常是通过特征值分解或奇异值分解来计算的。
对于特征值分解，假设我们有一个矩阵A，它的特征向量矩阵是U，特征值对角矩阵是Λ。则特征值分解的形式是：
A = U * Λ * U^T
其中，U^T表示U的转置。
如果我们要计算稳定概率或权重向量，我们通常关注特征值为1的特征向量，因为它们对应于矩阵A的长期稳定状态。
特征值为1的特征向量表示了系统在稳定状态下的分布情况。为了得到权重向量w，我们需要对特征向量进行标准化，使其满足单位范数的条件。
即 w = v / ||v||
其中，v是特征值为1的特征向量，||v||是其范数或长度。
通过这样的计算，我们可以得到一个权重向量w，它表示系统在稳定状态下每个状态的概率。
需要注意的是，稳定状态和权重向量的计算通常适用于马尔可夫链、随机过程或状态转移矩阵等具有特定概率性质的数学模型。