什么是马尔可夫链，它的无记忆属性是什么？
马尔可夫链是一个数学系统，根据某些概率规则从一个状态转移到另一个状态。其定义特征是无记忆属性：转移到任何特定状态的概率仅取决于当前状态和流逝的时间，而不取决于之前的事件序列。
适用条件
- 未来状态仅取决于当前状态。
- 状态之间定义了转移概率。
- 系统是马尔可夫链。
理解与推导
- 将马尔可夫链定义为一系列可能的事件。
- 识别无记忆属性：未来仅取决于现在，而不是过去。
- 用一个粒子在圆形网络的节点之间移动的视觉动画来说明。
- 解释这种约束使数学变得易于处理。
例子
视频显示了一个由五个状态（ 到 ）组成的圆形网络，一个黄色粒子在其中移动，并指出“未来仅取决于现在，而不是过去。”
容易误解的地方
- 认为无记忆属性限制了模型的实用性或准确性。
- 假设状态的历史会影响下一次转移。
观看对应讲解
YouTube马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）——详解
2:34 – 3:08原站看这一段 ↗
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