马尔可夫过程Р定义Р转移概率Р齐次性Р平稳性Р遍历性Р其它性质РР马尔可夫性（无后效性）Р实际中有一类很广泛的随机过程，其特点体现在过程中各个时刻的随机变量有一定的相依（非独立）关系。具体地说就是：过去只影响现在，而不影响将来。这种随机过程叫做马尔可夫过程。Р或者说：当随机过程在时刻 ti 所处的状态已知时，过程在时刻 t (t > ti) 所处的状态仅与过程在时刻 ti 的状态有关，而与过程在时刻 ti 以前所处的状态无关。此特性称为随机过程的无后效性或马尔可夫性。РР马尔可夫过程分类Р按其状态空间I 和时间t 参数集是连续还是离散可分成四类。РРРР讨论内容：定义；转移概率及转移概率矩阵；齐次性；平稳分布；遍历性；其它性质。РР马尔可夫序列的定义Р将Р现Р过Р将Р现Р推广：多重马尔可夫序列。二重马尔可夫序列满足Р将Р现Р过Р将Р现Р将Р现Р过Р将Р现Рk重马尔可夫序列РР马尔可夫序列的性质Р1、子序列仍为马尔可夫序列 。Р2、逆序列仍为马尔可夫序列 。Р3、若现在已知，则未来与过去独立。Р将Р现Р过Р4、条件数学期望РР齐次性和平稳性РР马尔可夫链Р马尔可夫链就是状态和时间参数皆离散的马尔可夫过程。РР转移概率及转移概率矩阵Р齐次马氏链：条件概率和m无关。РР举例（随机游动）РРРРРРРРРРРР举例（随机游动）РРРРРРРРРРР转移概率和n无关，上述马氏链是齐次的。
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