马尔科夫过程是一种重要的随机过程，广泛应用于计算机科学、经济学和物理学等领域。它的核心思想是：当前状态只依赖于前一个状态，与更早的状态无关。这种特性被称为“无记忆性”或“马尔科夫性质”。换句话说，未来仅取决于现在，而不受过去影响！🧐

想象一下天气预报：如果今天是晴天，那么明天可能是晴天也可能是雨天，但这一变化的概率只与今天的天气有关，而与昨天甚至更早的天气无关。这就是典型的马尔科夫链模型。💡

马尔科夫过程分为两类：离散时间和连续时间。离散时间的典型代表是马尔科夫链（Markov Chain），而连续时间的则称为马尔科夫过程（Markov Process）。它们的应用非常广泛，比如搜索引擎的网页排名算法（如Google的PageRank）就是基于马尔科夫链实现的。🌐

通过理解马尔科夫过程，我们可以更好地分析复杂系统的行为，预测未来的趋势。无论是金融市场的波动还是自然语言处理，它都能提供强大的工具支持！📈✨

🌟 总结：掌握马尔科夫过程，让你在动态世界中游刃有余！🚀