Цепь Маркова — это случайный процесс, в котором будущие состояния зависят только от текущего состояния, а не от прошлых событий.Марковская цепь — стохастическая модель, описывающая последовательность состояний, в которой вероятность перехода в следующее состояние зависит исключительно от текущего состояния (марковское свойство). Формально: P(X_{n+1}=x | X_n=x_n,...,X_0=x_0) = P(X_{n+1}=x | X_n=x_n). Цепи бывают дискретными и непрерывными по времени, с конечным или счётным числом состояний. Основные инструменты: матрица переходных вероятностей, стационарное распределение, уравнения Чепмена–Колмогорова.
Андрей Андреевич Марков ввёл цепи в 1906 году, изучая закон больших чисел для зависимых величин. Его мотивировало желание опровергнуть утверждение Некрасова о том, что независимость необходима для статистических законов. Позднее, в 1930-х годах, Колмогоров разработал общую теорию марковских процессов. В середине XX века цепи Маркова стали центральным инструментом в исследованиях операций, физике (модель Изинга) и информатике (генерация текста, PageRank).
Математически марковская цепь задаётся начальным вектором вероятностей π^{(0)} и стохастической матрицей P. Тогда распределение после n шагов: π^{(n)} = π^{(0)} P^n. Свойство отсутствия памяти означает, что для предсказания будущего достаточно знать только текущее состояние. Долгосрочное поведение определяется спектральным разложением матрицы P: если ∃ единственный левый собственный вектор с собственным значением 1 (стационарное распределение), то π^{(n)} → π при n→∞. Уравнения Чепмена–Колмогорова: P^{(n+m)} = P^{(n)} P^{(m)}, выражающие композицию переходов. Для непрерывного времени: dπ/dt = πQ, где Q — матрица интенсивностей переходов.
Марковские цепи моделируют очереди в магазинах, алгоритмы поисковых систем (PageRank Google), случайные блуждания цен на бирже и генерацию текста искусственным интеллектом.
Первым практическим применением цепей Маркова был анализ чередования гласных и согласных в «Евгении Онегине» — Марков показал, что оно не случайно, и предсказал будущие буквы текста.











