Reciben Su Nombre Del Matemático Ruso Andréi Andréyevich Márkov (1856-1922), Que Las Introdujo En 1907, Quien Fue Muy Reconocido Por Sus Trabajos En La Teoría De Los números Y La Teoría De Probabilidades. Las Cadenas De Márkov Son Una Herramienta

Reciben su nombre del matemático ruso Andréi Andréyevich Márkov (1856-1922), que las introdujo en 1907, quien fue muy reconocido por sus trabajos en la teoría de los números y la teoría de probabilidades.

Las cadenas de Márkov son una herramienta que se utiliza para analizar procesos estocásticos, en los que la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediatamente anterior en un tiempo determinado en torno a un conjunto de estados. Estos modelos muestran una estructura de dependencia simple, pero muy útil en muchas aplicaciones. De hecho, se dice que las cadenas de este tipo tienen memoria, ya que “recuerdan" el último evento y esto condiciona las posibilidades de ocurrencia de los eventos futuros.

De esta manera, una cadena de Markov representa un sistema que varía su estado a lo largo del tiempo, cada cambio corresponde a una transición del sistema. Estos cambios están sujetos a la probabilidad de ocurrencia de un estado en función de los anteriores.

Reciben su nombre del matemático ruso Andréi Andréyevich Márkov (1856-1922), que las introdujo en 1907, quien fue muy reconocido por sus trabajos en la teoría de los números y la teoría de probabilidades.

Las cadenas de Márkov son una herramienta que se utiliza para analizar procesos estocásticos, en los que la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediatamente anterior en un tiempo determinado en torno a un conjunto de estados. Estos modelos muestran una estructura de dependencia simple, pero muy útil en muchas aplicaciones. De hecho, se dice que las cadenas de este tipo tienen memoria, ya que “recuerdan" el último evento y esto condiciona las posibilidades de ocurrencia de los eventos futuros.

De esta manera, una cadena de Markov representa un sistema que varía su estado a lo largo del tiempo, cada cambio corresponde a una transición del sistema. Estos cambios están sujetos a la probabilidad de ocurrencia de un estado en función de los anteriores.

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