馬可夫過程
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在概率論及統計學中,馬可夫過程(英語:Markov process)是一個具備了馬可夫性質的隨機過程,因為俄國數學家安德雷·馬可夫得名。馬可夫過程是不具備記憶特質的(memorylessness)。換言之,馬可夫過程的條件概率僅僅與系統的當前狀態相關,而與它的過去歷史或未來狀態,都是獨立、不相關的[1]。
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具備離散狀態的馬可夫過程,通常被稱為馬可夫鏈。馬可夫鏈通常使用離散的時間集合定義,又稱離散時間馬可夫鏈[2]。有些學者雖然採用這個術語,但允許時間可以取連續的值[3]。