Марковский процесс

Марковский процесс [Mar­kov process] — дискретный или непрерывный случайный процесс X(t) , который можно полностью задать с помощью двух величин: вероятности P(x,t) того, что случайная величина x(t) в момент времени t равна x и вероятности P(x2, t2½x1t1)  того, что если x при t = t1 равен x1, то при t = t2 он равнен x2. Вторая из этих величин называется вероятностью перехода из состояния x1  при t = t1  в состояние x2  при t = t2 . Пример «матрицы переходных вероятностей» Маркова см. в статье «Матрица«.

Дискретные по времени и значению М.п. называют цепями Маркова.

Выделение марковских про­цессов в отдельный класс связано с тем, что многие реальные процессы, например, в теории массового обслуживания, могут с хорошей точностью считаться марковскими. Кроме того, их часто можно исследовать гораздо подробнее, чем другие, более сложные случайные процессы.