упомянутый в прошлом посте Rowland (относительно) недавно рассказывал, оказывается, на семинаре по экспериментальной математике вот про что

возмьем квадратную матрицу неотрицательных чисел. и будем нормировать строки-столбцы: разделим каждую строку на сумму чисел в ней, потом каждый столбец, потом снова каждую строку… к чему это сойдется («Sinkhorn limit»)?

вот, например, для матрицы [4 1\\ 2 1] можете сообразить, что это за числа получаются? можно посмотреть на приближенные значения:

import numpy as np
A = np.array([[4,1],[2,1]])
for _ in range(5):
    A = A / A.sum(axis=1, keepdims=True)
    A = A / A.sum(axis=0, keepdims=True)
    print(A)

(для матриц произвольного размера жизнь быстро усложняется — и доклад был как раз про разные экспериментальные гипотезы по этому поводу… мб напишу позже какие-то подробности)