马尔可夫过程是什么意思

马尔可夫过程是一种描述状态随时间演变的随机模型，它具有“马尔可夫性质”，即系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关。这种性质意味着给定当前的知识或信息，过去的事件对未来没有影响。马尔可夫过程在多个领域都有广泛的应用，如经济学、物理学、生物学、信号处理、统计学等，用于理解和预测复杂系统的变化趋势。

一个马尔可夫过程可以用状态空间S和一个状态转移矩阵P来描述，其中S表示所有可能的状态，P表示从一个状态转移到另一个状态的概率。通过不断迭代状态转移，可以获得具体的状态序列。马尔可夫过程可以是离散时间或连续时间的，并且有多种扩展形式，如隐马尔可夫模型（HMM）、马尔可夫决策过程（MDP）和马尔可夫随机场（MRF）

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