10.2 马尔可夫链 (Markov Chains)

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10.2 马尔可夫链 (Markov Chains) 第十章随机过程基础（选修/进阶） 10.2 马尔可夫链 (Markov Chains) 作为随机过程研究中的一颗璀璨明星，马尔可夫链以其简洁的结构和强大的建模能力，在概率论与数理统计的进阶领域占据着举足轻重的地位。当我们步入随机过程的殿堂，理解其核心概念是至关重要的。马尔可夫链，正是这种“无后效性”思想的完美体现，它将复杂的动态系统简化为一系列可预测的、依赖于当前状态的跳转过程。 10.2.1 马尔可夫性质与基本概念的构建马尔可夫链的灵魂在于其马尔可夫性质 (Markov Property)。简而言之，一个随机过程在未来时刻的状态，仅依赖于其当前时刻的状态，而与它过去是如何到达当前状态的路径是完全无关的。