如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 nX(t+1) = f( X(t) ) 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链 记作{Xn = X(n), n = 0,1,2,…} –在时间集T1 = {0,1,2,…}上对离散状态的过程相继观察的结果 链的状态空间记做I = {a1, a2,…}, ai∈R. 条件概率Pij ( m ,m+n)=P{Xm+n = aj|Xm = ai} 为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。 由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻m+n，必然转移到a1，a2…，诸状态中的...