解释马尔科夫链的概念
马尔科夫链是对一个事件序列的数学模型,其中每个事件的概率只取决于前一事件的状态.这是一种斯托克斯斯过程,这意味着它涉及随机性和不确定性.马尔科夫链背后的概念非常简单:考虑到系统的当前状态,我们可以预测未来状态的概率.系统可以从天气模式到股价,并且状态可以是连续的或分离的.马尔科夫链基于马尔科夫属性原则,它说系统的未来状态是有条件的独立于过去的状态,即当前状态.换句话说,你知道当前状态,当前状态并不重要.这通常被称为"记忆性".为了考虑马尔科夫链的概念,我们可以预测未来状态的概率.在实验中,它们可以用来描述各种情况,包括"阳光"状态,"高概率"状态,但在金融科学和计算机科学领域,它们被称为""或""状态,它们可以用来描述现实情况,包括在太阳和下一天之间发生的变化.如果它们是复杂的,它们可以被用来描述为""或""状态.