精选优质文档-倾情为你奉上马尔可夫链的发展与应用摘 要在自然界中，常常用一个或几个随机变量来描述某些随机现象，从而研究它们的概率规律。从几何上看，就是把某些随机现象作为直线上的随机点或者有限维空间上的随机点来研究。对于实际问题中的更复杂的随机现象，对于一个不断随机变化的过程，用这样的研究方法显得不够了，往往需要用一族（无穷多个）随机变量来刻画这样一些随机现象，或者把它们作为无穷维空间上的随机点（随机函数）来研究。某些现象，在发生之前只能知道该现象的各种可能性的发生结果，但是却无法确认具体将发生哪一个结果，这就是随机现象。马尔可夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(tt0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔可夫过程。马尔可夫过程中的时同和状态既可以是连续的，又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔可夫过程为马尔可夫链。马尔可夫链中，各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。关键词 概率论 随机
