マルコフとは、確率論や統計学において使われる概念で、特に「マルコフ過程」や「マルコフ連鎖」として知られています。以下にその特徴をまとめます。 定義: マルコフ過程は、未来の状態が現在の状態のみに依存し、過去の状態には依存しないという特性を持つ確率過程です。これを「マルコフ性」と呼びます。 応用例: マルコフ過程は、経済学、物理学、情報理論、機械学習など、さまざまな分野で利用されています。例えば、天気予報や株価の予測、自然言語処理におけるテキスト生成などに応用されています。 基本的な構成: マルコフ連鎖は、状態の集合とそれらの状態間の遷移確率から構成されます。各状態から次の状態への遷移は、確率的に決まります。 このように、マルコフは非常に多様な分野で重要な役割を果たしている概念です。興味があれば、さらに具体的な応用や例についてもお話しできますよ！