Proces Markowa (łańcuch Markowa)

Proces Markowa jest szczególnym przypadkiem procesu stochastycznego. Jego cechą charakterystyczną jest to, że prawdopodobieństwo kolejnego zdarzenia zależy jedynie od wyniku poprzedniego zdarzenia, a nie od całej historii procesu. Przeszłe stany nie mają wpływu na kolejne wyniki procesu. 

Łańcuchy Markowa wykorzystuje się w:

• Modelowaniu różnorakich systemów, zmieniających stan w sposób losowy
• Prognozowaniu
• Niektórych algorytmach  
  

Przykładem procesu Markowa może być random walker. W tym algorytmie po każdym kroku losujemy kierunek przemieszczania się naszej krzywej, biorąc pod uwagę jedynie punkt, w którym obecnie się znajduje jej koniec.

Andriej Markow był rosyjskim matematykiem żyjącym w latach 1856 - 1922, badającym teorię prawdopodobieństwa.