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一般独立试验的过程，每一结果均与过去曾出现之结果无关，但马可夫所研究之机会过程，其曾发生之结果可以影响未来将发生之结果，此种过程称之为马可夫键，其应用范围极其广泛。马可夫键模式之描述如下：设可能出现之结果为状态，此等状态所构成之集合为 S={s1,s2,…,sn}。时间 0 时之状态经一单位时间后跳至另一状态，其每一次跳动为一步骤。在步骤之前的状态为 si，而在步骤之后的状态为 sj，则此过程由状态 si 跳至状态 sj 之机率可定为Pij。此 Pij 称之为转移机率，而 Pii 则为状态 s 保持不变之机率。P＝[Pij]，则称之为转移机率矩阵。倘若 Pij 仅随步骤前后之状态而定，与二个或二个以上之步骤的状态无关时，则此过程称之为均一性马可夫键模式。