马林科夫(探秘马林科夫链式反应)

马林科夫链式反应，是指概率论中的一种重要的数学模型，它可以用来描述随机过程中从一状态转移到另一状态的概率规律。马林科夫链式反应广泛应用于探测生物大分子如顺转录酶，超级螺旋体等的性质，也常用于模拟统计模型，由于其思想简单且适用范围广泛，被广泛应用于生物学、社会科学、管理科学、自然科学、概率论及其应用等领域。

最早提出马林科夫链的是俄国数学家马尔科夫，他将各种可能出现的状态抽象为一个点，将状态之间的转移用有向边来表示，边上的数字表示该转移发生的概率，构成了有向图，这就是马尔科夫链。在她的单长链上的状态转移概率只与当前状态有关，与历史状态无关。尽管概率矩阵的构造可能要耗费很多时间，但这种矩阵的一些性质，如最终稳定状态等，却是比较容易计算的。

除了马尔科夫链之外，还有更加复杂的链式反应模型，例如高阶马尔科夫，管理科学中设计的鲁棒管理等，它们在处理某些更为复杂的概率过程时，表现出更加显著的优势。在实际应用中，我们可以利用电脑模拟来计算马林科夫链的性质，这样就可以直观地观察到它的演化特征。