マルコフ連鎖は、基本的に、マルコフ性を満たす一連の遷移で構成されます。これらの遷移は、確率分布によって決定されます。この例では、当日から次の日への遷移を観察するだけで確率分布が取得されることに注意してください。

さらに、マルコフ連鎖とマルコフ過程の違いは何ですか？マルコフ連鎖とマルコフ過程の違いはインデックスセットにあり、連鎖には離散時間があり、プロセスには（通常）連続があります。確率変数はモルモットによく似ており、ブタでもギニア産でもありません。確率変数は関数です（定義上決定論的です）。

これを考慮して、均質なマルコフ連鎖とは何ですか？

マルコフ-プロセスグラフィカルモデルグラフ理論。マルコフ連鎖は、時間の経過とともに状態がどのように変化するかを表すグラフであり、均質なマルコフ連鎖は、システムダイナミクスが変化しないようなグラフであることを学びました。

マルコフ過程とはどういう意味ですか？

マルコフ過程は、現在を考えると、未来が過去から独立しているランダムな過程です。したがって、マルコフプロセスは微分差分方程式によって記述決定論プロセスの自然な確率論的類似体です。それらは、ランダムプロセスの最も重要なクラスの1つを形成します。