參考：https://baike.baidu.com/item/%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E9%93%BE/6171383?fr=aladdin&fromid=4688932&fromtitle=%E9%A9%AC%E5%B0%94%E7%A7%91%E5%A4%AB%E9%93%BE

馬爾可夫鏈：

馬爾可夫鏈是滿足馬爾可夫性質的隨機過程。

X1,X2,X3...是馬爾可夫鏈，描述了一種狀態序列，其每個狀態值取決於前面有限個狀態。馬爾可夫鏈是具有馬爾可夫性質的隨機變量的數列。這些變量的範圍，即它們所有可能取值的集合，被稱為狀態空間，而X_n的值則是在時間n的狀態。如果X_n+1

這裏x為過程中的某個狀態，上面你的恒等式可以看成是馬爾可夫性質。

馬爾可夫過程定義：

1、設是一個隨機過程，如果在t₀時刻所處的狀態為已知時，t₀以後的狀態與它在時刻t₀之前所處的狀態無關，則稱具有馬爾可夫性。

2、設的狀態空間為S，如果對於任意的n≥2，任意的，在條件下，X(t_n)的條件概率分布函數恰好等於其在條件X(t_n-1)=x_n-1下的條件概率分布函數，即：

則稱為馬爾可夫過程。

隱馬爾可夫基本理論：

隱馬爾可夫模型式馬爾可夫鏈的一種，它的狀態不能直接觀察到，但能通過觀察向量序列觀察到，每個觀察向量都是通過某些概率密度分布表現為各種狀態，每一個觀測向量是由一個具有相應概率密度分布的狀態序列產生。所以，隱馬爾可夫模型式一個雙重隨機過程，具有一定狀態數的隱馬爾可夫鏈和顯示隨機函數集。

隱馬爾科夫