マルコフ連鎖：視覚的な説明

この記事では、マルコフ連鎖とその応用について、明確で視覚的な説明を提供します。マルコフ連鎖は、異なる「状態」間を遷移する数学的システムです。この記事では、赤ちゃんの行動（遊ぶ、食べる、寝る、泣く）の例を使用して、状態空間と遷移確率の概念を説明しています。2状態の単純なマルコフ連鎖とその遷移行列が示されています。さらに、この記事では、気候シミュレーションの例を通して、マルコフ連鎖の実際的な応用を示し、現実世界のデータにおける「粘着性」の概念を強調しています。最後に、GoogleのPageRankアルゴリズムにおけるマルコフ連鎖の利用について触れ、その強力さと汎用性を示しています。