馬爾科夫是彼得堡數(shù)學(xué)學(xué)派的代表人物,他子1906~1912年提出一種數(shù)學(xué)分析方法,R05107ANP-021即馬爾科夫鏈,同時(shí)開(kāi)創(chuàng)對(duì)無(wú)后效性隨機(jī)過(guò)程的研究。馬爾科夫經(jīng)過(guò)多次觀察試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在一個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換過(guò)程中,第刀次轉(zhuǎn)換獲得的狀態(tài)常取決于前一次(第刀△次)試驗(yàn)的結(jié)果。對(duì)于一個(gè)系統(tǒng),由一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)至另―個(gè)狀態(tài)的過(guò)程中,存在著轉(zhuǎn)移概率,且這種 轉(zhuǎn)移概率可以依據(jù)其緊接的前一種狀態(tài)推算出來(lái),與該系統(tǒng)的原始狀態(tài)和此次轉(zhuǎn)移前的馬爾科夫過(guò)程無(wú)關(guān)。馬爾科夫模型是描述馬爾科夫過(guò)程的統(tǒng)計(jì)模型,用來(lái)描述數(shù)學(xué)中具有馬 爾科夫性質(zhì)的離散事件隨機(jī)過(guò)程。該過(guò)程中,在給定知識(shí)或信息的情況下,過(guò)去對(duì)于預(yù)測(cè)將來(lái)是無(wú)關(guān)的。