导读 在数学和统计学领域中，马尔可夫链（Markov Chain）是一个非常重要的概念。马尔可夫链是由一系列状态组成的随机过程，这些状态之间的转换...
在数学和统计学领域中，马尔可夫链（Markov Chain）是一个非常重要的概念。马尔可夫链是由一系列状态组成的随机过程，这些状态之间的转换遵循特定的概率规则。这一理论由俄国数学家安德烈·马尔可夫提出，因此得名。马尔可夫链的一个关键特性是其“无记忆”性质，即下一个状态只依赖于当前状态，而不受之前状态的影响。这种特性使得马尔可夫链在预测分析、自然语言处理、生物信息学等多个领域有着广泛的应用。
例如，在自然语言处理中，马尔可夫链可以用于构建语言模型，通过分析文本中的词序列来预测下一个可能出现的词汇。而在金融分析中，马尔可夫链则可以帮助预测股票价格的变化趋势。此外，马尔可夫链还被应用于搜索引擎算法中，以提高搜索结果的相关性。
总之，马尔可夫链作为一种强大的数学工具，不仅为理论研究提供了有力支持，也极大地推动了实际应用领域的创新与发展。