Марковское свойство
Марковское свойство — в теории вероятностей и статистике термин, который относится к памяти случайного процесса. Это свойство было названо в честь русского математика Андрея Маркова.
Стохастический процесс обладает марковским свойством, если условное распределение вероятностей будущих состояний процесса зависит только от нынешнего состояния, а не от последовательности событий, которые предшествовали этому. Процесс, обладающий этим свойством, называется марковским процессом. Термин «строгое марковское свойство» похож на «марковское свойство», за исключением того, что понятие «настоящего состояния процесса» заменяется на марковский момент времени. Оба термина, «свойства Маркова» и «строгого свойства Маркова» были использованы в связи с особым свойством экспоненциального распределения — «отсутствие памяти».
Для процессов с дискретным временем с марковским свойством, см. цепь Маркова.
![]() | В статье не хватает ссылок на источники (см. рекомендации по поиску). |