回答如下
马尔可夫链（英语：Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain，缩写为DTMC），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。
马尔可夫链是一个相当常见、相当简单的对随机过程进行统计建模的方式。它们被应用在很多领域，从文本生成到金融建模。一个比较流行的例子是 SubredditSimulator，它使用马尔可夫链自动创建整个 subreddit 的内容。总之，马尔可夫链在概念上是非常直观，并且易于理解的，不使用任何高级的统计或者数学概念就可以实现。马尔可夫链是入门概率建模和数据科学技术的很好的开端。
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