马尔可夫链是知足马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫链(英语:Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain,缩写为DTMC[1]),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:Андрей Андреевич Марков)得名,为状态空间中通过从一个状态到另外一个状态的转换的随机过程。该过程要求具有“无记忆”的性质:下一状态的几率分布只能由当前状态决定,在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称做马尔可夫性质。马尔科夫链做为实际过程的统计模型具备许多应用。
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每一个 y(t)只和 x(t)有关,其中x(t)咱们称为隐藏变量(hidden variable),是观察者没法得知的变量 3d