マルコフ連鎖（Markov Chain）
マルコフ連鎖（Markov Chain）とは、現在の状態に基づいて、次の状態が決まる確率モデルの一つです。特徴的なのは、「マルコフ性」と呼ばれる性質で、これは「未来の状態が現在の状態だけに依存し、過去の状態には依存しない」というものです。つまり、未来の状態を予測する際に現在の状態だけを考えればよく、過去の情報は不要です。
マルコフ連鎖（Markov Chain）は、確率の遷移を扱うために広く使われ、時系列データのモデル化やシミュレーション、自然言語処理など、様々な分野で活用されています。例えば、天気予報で「今日は晴れだから、明日も晴れる確率が高い」といったように今日の天気（現在の状態）から明日の天気（次の状態）を予測するモデルとして使うことができます。
マルコフ連鎖（Markov Chain）は、状態遷移行列と呼ばれるものを使って、各状態間の遷移確率を表し、その確率をもとに状態が変化していく過程をシミュレーションすることができます。
マルコフ連鎖（Markov Chain）関連用語
マルコフ連鎖（Markov Chain）に関連する単語は以下の通りです。
- 状態遷移（State Transition）
- マルコフ性（Markov Property）
- 確率過程（Stochastic Process）
- 状態遷移行列（Transition Matrix）
マルコフ連鎖（Markov Chain）やさしい解説
マルコフ連鎖（Markov Chain）とは、ある状態から次の状態へと移る確率を考える方法です。この方法では、「次に何が起こるか」は、今の状態だけに依存していて、過去の状態は関係ありません。
例えば、今日の天気が晴れだとすると、明日も晴れるかどうかは今日の天気だけを見ればよく、昨日や一昨日の天気は関係ないという考え方です。この方法は、天気予報や言葉の予測、株価の動きなど、いろいろな場面で使われています。
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