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{{出典の明記|date=2018年1月}}
'''マルコフ連鎖'''(マルコフれんさ、{{lang-en-short|Markov chain}})とは、[[確率過程]]の一種である[[マルコフ過程]]のうち、とりうる状態が離散的([[有限集合|有限]]または[[可算]])なもの(離散状態マルコフ過程)をいう。また特に、[[時間]]が離散的なもの(時刻は添え字で表される)を指すことが多い{{Efn|他に連続時間マルコフ過程というものもあり、これは時刻が連続である。}}。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である([[マルコフ性]])。各時刻において起こる状態変化('''[[遷移]]'''または推移)に関して、マルコフ連鎖は遷移[[確率]]が過去の状態によらず、現在の状態のみによる系列である。特に重要な確率過程として、様々な分野に応用される。
 
==定義==
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遷移確率が初め不明でデータからそれを見積らなければならない場合には、[[隠れマルコフモデル]]が用いられ、これは[[音声認識]]や[[バイオインフォマティクス]]([[塩基配列]]からの[[遺伝子]]の探索など)にも広く用いられている。
 
==脚注==
===注釈===
{{Notelist}}
 
== 関連項目 ==
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* [[マルコフ再生過程]]
* [[マルコフ連鎖モンテカルロ法]]
* [[アンドレイ・マルコフ]]
* [[隠れマルコフモデル]]
* [[人工知能]]
* [[ベイズの定理]]
* [[マスター方程式]]
 
== 外部リンク ==
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{{確率論}}
{{Normdaten}}
 
{{デフォルトソート:まるこふれんさ}}
[[Category:確率論]]
[[Category:アンドレイ・マルコフ]]
[[Category:数学のエポニム]]
[[Category:数学に関する記事]]
[[Category:エポニム]]