1樓：高頓教育
同學你好，很高興為您解答！
馬爾可夫過程（markov process）是一類隨機過程。它的原始模型馬爾可夫鏈，由**數學家a.a.
馬爾可夫於2023年提出。該過程具有如下特性：在已知目前狀態 （現在）的條件下，它未來的演變 （將來）不依賴於它以往的演變 ( 過去 ) 。
例如森林中動物頭數的變化構成——馬爾可夫過程 。在現實世界中，有很多過程都是馬爾可夫過程，如液體中微粒所作的布朗運動、傳染病受感染的人數、車站的候車人數等，都可視為馬爾可夫過程。關於該過程的研究，2023年a.
h.柯爾莫哥洛夫在《概率論的解析方法》一文中首先將微分方程等分析的方法用於這類過程，奠定了馬爾可夫過程的理論基礎。
希望我的回答能幫助您解決問題，如您滿意，請採納為最佳答案喲。
高頓祝您生活愉快！
2樓：匿名使用者
馬爾科夫過程(markov process)是乙個典型的隨機過程。設x(t)是一隨機過程，當過程在時刻t0所處的狀態為已知時，時刻t(t>t0)所處的狀態與過程在t0時刻
3樓：匿名使用者
馬爾可夫更新過程是馬爾可夫過程和更新過程的綜合與推廣。馬爾可夫更新過程以及由其產生的半馬爾可夫過程，與馬爾可夫過程、更新過程僅有緊密的聯絡，又有明顯的區別。
馬爾可夫更新過程是乙個二維（包括狀態和時間）隨機過程，而半馬爾可夫過程是由其產生的一維隨機過程。半馬爾可夫過程的狀態逗留時間是一般分布，不具有馬爾可夫性，但在各狀態轉移時刻具有馬爾可夫性。
馬爾可夫更新過程是馬爾可夫過程的推廣。如果忽略馬爾可夫更新過程中的時間變數，就可得到離散時間馬爾可夫鏈。如果半馬爾可夫過程在各個狀態的逗留時間都服從指數分布，就可得到連續時間馬爾可夫鏈。
馬爾可夫更新過程是更新過程的推廣。狀態逗留時間可以看作是受到乙個馬爾可夫鏈調製。如果忽略確切的狀態或狀態固定，即只有乙個狀態，就可得到更新過程。
馬爾可夫過程的實際意義
「不可約的馬爾可夫鏈」通俗的將是什麼意思？
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