マルコフとは、確率論に基づく数学的モデルで、特に「マルコフ過程」として知られています。これは、ある状態から次の状態への遷移が、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っています。以下に、マルコフの基本的な特徴をまとめます。 状態遷移: マルコフ過程では、次の状態は現在の状態によってのみ決まります。過去の履歴は考慮されません。 確率的性質: 各状態から次の状態への遷移は確率で表され、これにより様々なシナリオをモデル化できます。 応用分野: マルコフモデルは、経済学、物理学、情報科学、機械学習など、さまざまな分野で利用されています。特に、自然言語処理や強化学習において重要な役割を果たします。 例: 例えば、天気予報において「今日が晴れなら明日も晴れである確率が高い」といった形で、現在の天気が次の日の天気に影響を与える様子をモデル化することができます。 このように、マルコフは非常に多様な応用が可能な強力な数学的ツールです。興味があれば、さらに深く掘り下げてみるのも面白いかもしれません！