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定義-マルコフ連鎖とはどういう意味ですか？
マルコフ連鎖は、可能な状態の有限数内である状態から別の状態に遷移する数学的プロセスです。 さまざまな状態と変数の確率の集合であり、その将来の状態または状態は、直前の状態に実質的に依存しています。
マルコフ連鎖は、離散時間マルコフ連鎖（DTMC）またはマルコフ過程としても知られています。
Techopediaはマルコフ連鎖について説明します
マルコフ連鎖は主に、過去の状態に基づいて変数またはオブジェクトの将来の状態を予測するために使用されます。 次の状態の予測に確率的アプローチを適用します。 マルコフ連鎖は、現在および過去の状態と、ある状態から別の状態に遷移する確率を定義する有向グラフを使用して示されます。
マルコフ連鎖には、コンピューティングおよびインターネット技術にいくつかの実装があります。 たとえば、Google検索で採用されているPageRank（r）式は、マルコフ連鎖を使用して特定のWebページのPageRankを計算します。 また、ユーザーの以前の設定またはそれとの相互作用に基づいて、Webサイトでのユーザーの行動を予測するためにも使用されます。
