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马尔可夫链:是一种重要的随机过程数学模型，核心特点是 “无记忆性”，即未来的状态只与当前状态有关，与过去的状态无关。 关键特性 无记忆性（马尔可夫性）：对于随机过程中的状态序列，给定当前状态，未来的状态分布不依赖于过去的状态。例如，预测明天的天气时，只需要今天的天气情况，不需要考虑昨天及之前的天气。 状态空间：包含所有可能的状态（如天气的 “晴、雨、阴”）。 转移概率：从一个状态到另一个状态的概率，通常用转移矩阵表示（矩阵中元素表示从行状态转移到列状态的概率）。 简单示例：比如一个 “天气模型”： 状态：晴（A）、雨（B） 转移概率：晴转晴的概率 0.7，晴转雨 0.3；雨转晴 0.4，雨转雨 0.6 若今天晴，明天晴的概率是 0.7，与前天是否下雨无关，这就是马尔可夫链的体现。 它在自然语言处理、金融预测、排队论等领域有广泛应用。 那么我们写成通达信公式后，效果杠杠！
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