它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出马尔可夫链的原理简介,马尔可夫链（MarkovChain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态,由于马尔可夫链方程比较抽象，而行向量更好理解马尔可夫过程的基本概念,由于马尔可夫链方程比较抽象，而行向量更好理解马尔可夫过程的基本概念,马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。
马尔可夫链（MarkovChain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。这些变量的范围，即它们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而的值则是在时间n的状态。如果对于过去状态的条件概率分布仅是的一个函数，则这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质
称Pij=1的状态为吸收状态在马尔可夫链中，称Pij=1的状态为吸收状态。如果一个马尔可夫链中至少包含一个吸收状态，并且从每一个非吸收状态出发，都可以到达某个吸收状态，那么这个马尔可夫链称为吸收马尔可夫链马尔可夫过程是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出
飞机场。在游戏《gta5》中的主线任务航母事件中，玩家与马尔展开对话，要求玩家到飞机场找到电脑用来定位航母位置。《gta5》是一款开放世界动作冒险游戏，《gta》全名是GrandTheftAuto，《gta》是一款开放世界动作冒险游戏，由RockstarNorth制作，RockstarGames发行
4、为什么马尔可夫链方程用行向量好理解。每个数据科学家一旦开始研究统计模型，就会遇到马尔可夫链和马尔可夫过程这两个术语，由于马尔可夫链方程比较抽象，而行向量更好理解马尔可夫过程的基本概念。马尔可夫链广泛应用于金融、汽车、食品、博彩业，在日常生活中几乎无处不在，这是所有统计学家必须知道的话题。天气、赌博、股价、人类行为等都是马尔可夫过。
