マルコフ連鎖

更新日: 2024年3月5日

マルコフ連鎖とは

マルコフ連鎖は、確率過程の一種で、取り得る状態が離散的（有限または可算）なものを指します。
これは、未来の状態が現在の状態にのみ依存し、過去の状態には依存しないという特徴を持つ数学的モデルです。

マルコフ連鎖の特性

マルコフ連鎖の核心は「記憶のない」性質にあります。
つまり、ある時点での状態は、その直前の時点での状態にのみ依存し、それ以前の履歴には影響されません。
この性質により、マルコフ連鎖は数多くの確率的現象をモデリングするのに有用です。

マルコフ連鎖の適用

マルコフ連鎖は、統計学、計算機科学、物理学など、多様な分野で応用されています。
例えば、気象予測、株価の変動分析、自然言語処理などに使用されることがあります。
このモデルを使うことで、複雑な確率過程をより単純化し、分析しやすくすることが可能です。

マルコフ連鎖の実践的な重要性

マルコフ連鎖は、未来の予測や意思決定のプロセスにおいて重要な役割を果たします。
特定の状態から次の状態への推移を確率的にモデル化することで、現実世界のダイナミックなシステムを理解し、適切な予測や意思決定をサポートすることができます。

柏崎剛

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