在今天的文章中，我们使用来自Stuart Russell和Peter Norvig的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书中的网格例子来介绍MDP的基本概念。
即，最大化 P 在求解HMM的过程中，需要维护三个矩阵：1. 初始概率分布； 2.状态转移矩阵A；3. 观察概率分布B 由假设1可以知，如果最终的最优路径经过某个o点的路径必然也是一个最优路径，因为每个节点o可以通过Viterbi 算法来解决。
其产生于20世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法。Metropolis算法及其推广算法已被称为蒙特卡洛马尔可夫链技术，因为这些算法模拟了一个马尔可夫链，从极限分布中获取抽样。
市场商品供应的变化经常受到各种不确定因素的影响而带有随机性，企业要根据对市场占有率的预测结果采取各种措施争取顾客，如果这种随机性具有无后效性，则用马尔可夫分析法可以对其未来发展趋势进行市场趋势分析，从而采取相应措施提高市场占有率。
