Ланцюг Маркова, також відомий як модель Маркова або процес Маркова, - це концепція, розроблена в рамках теорії ймовірності та статистики, яка встановлює сильну залежність між подією та іншою попередньою подією. Основна його корисність - аналіз поведінки стохастичних процесів.
Пояснення цих ланцюжків було розроблено математиком російського походження Андреєм Марковом у 1907 році. Таким чином, протягом 20 століття ця методологія використовувалась у багатьох практичних випадках повсякденного життя.
Він також відомий як простий бістабільний ланцюг Маркова.
Як зазначав Марков, у стохастичних (тобто випадкових) системах або процесах, що представляють сучасний стан, можна знати їх попередники або історичний розвиток. Тому доцільно встановити опис їх майбутньої ймовірності.
Більш формально, визначення передбачає, що в стохастичних процесах ймовірність того, що щось відбувається, залежить лише від історичного минулого реальності, яку ми вивчаємо. З цієї причини часто кажуть, що ці рядки мають пам’ять.
Основа ланцюгів відома як властивість Маркова, яка узагальнює сказане раніше в наступному правилі: те, що переживає ланцюг у момент часу t + 1, залежить лише від того, що сталося в момент часу t (безпосередньо попереднього).
Враховуючи це просте пояснення теорії, можна помітити, що через нього можна дізнатися ймовірність стану, що виникає в довгостроковій перспективі. Це, безсумнівно, допомагає прогнозуванню та оцінці протягом тривалих періодів часу.
Де використовується ланцюг Маркова?
Мережі Маркова бачили значне реальне застосування у бізнесі та фінансах. Це дозволяє, як було зазначено, аналізувати та оцінювати майбутні моделі поведінки людей на основі попереднього досвіду та результатів.
Це може бути відображено в різних сферах, таких як злочинність, вивчення поведінки споживачів, сезонний попит на робочу силу, серед іншого.
Система, розроблена Марковом, досить проста і має, як ми вже говорили, досить легке практичне застосування. Однак багато критичних голосів зазначають, що така спрощена модель не може бути повною мірою ефективною в складних процесах.
