マルコフ過程について マルコフ過程（marukohu）は、確率論の一分野で、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特性を持つプロセスです。これは「マルコフ性」と呼ばれ、様々な分野で応用されています。 応用例 統計学: データ分析や予測モデルに利用されます。 機械学習: 特に強化学習において、エージェントが環境と相互作用する際のモデルとして使われます。 経済学: 経済モデルやリスク分析において、将来の市場動向を予測するために用いられます。 基本的な概念 状態: システムが取り得る可能性のある状況。 遷移確率: ある状態から別の状態に移る確率。 初期状態: プロセスが開始される時点での状態。 例 サイコロを振る場合、次に出る目は現在の目にのみ依存し、過去の目には影響されません。このように、マルコフ過程は「記憶がない」プロセスとして理解されます。 マルコフ過程は、シンプルなモデルから複雑なシステムまで幅広く応用されているので、興味があればさらに深く学ぶと面白いですよ！