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大家好，我是顾老师。今天我们要讲的是一个在数学、统计学和计算机科学中非常常见的词——markovian。
首先，我们来拆解一下这个词的来源。它来源于俄国数学家安德烈·马尔可夫（Andrey Markov），他提出了“马尔可夫链”这个概念。而“markovian”就是用来描述与马尔可夫链相关的性质或系统。
那么，什么是马尔可夫链呢？简单来说，它是一种随机过程，其中未来的状态只依赖于当前的状态，而不依赖于过去的历史。换句话说，你只需要知道现在的情况，就能预测下一步会发生什么。
举个例子，如果你正在学习英语，今天背了10个单词，明天可能还会背一些新单词，但你今天的记忆情况会影响你明天的学习效果。这就是一种“markovian”的过程，因为它只关注当下，不考虑过去的细节。
所以，当我们在课本或者论文中看到“markovian process”、“markovian model”这样的词时，就是在说这是一个基于马尔可夫链的模型或过程。
总结一下：markovian 就是“马尔可夫式的”，常用于描述具有“当前状态决定未来”的特性的事物。
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