馬爾可夫過程是一種隨機過程，具有「無記憶性」的特點，即未來的狀態僅與當前狀態有關，而與過去的狀態無關。馬爾可夫過程可以追溯到1907年，由俄國數學家A.A.馬爾可夫提出。
在馬爾可夫過程中，系統的下一個狀態僅取決於當前狀態，而與過去的狀態無關。這種性質被稱為馬爾可夫性。馬爾可夫過程可以用狀態空間和條件分布函式來描述，其中狀態空間是過程可能處於的各種狀態集合，條件分布函式描述了在給定當前狀態下，未來狀態的條件分布。
馬爾可夫過程是一個廣泛套用於多種領域的機率模型，包括統計學、經濟學、計算機科學等。它被用來模擬和預測具有「無記憶」特性的系統行為。馬爾可夫過程可以分為幾種不同的類型，包括：
馬爾可夫鏈：這是最簡單的形式，涉及隨時間變化的隨機變數來模擬系統的狀態。在這種情況下，系統的下一個狀態只依賴於當前狀態。
隱馬爾可夫模型（HMM）：當馬爾可夫鏈的狀態不能直接觀察到，而是通過觀察某些輸出變數時使用。
馬爾科夫決策過程（MDP）：這是一種擴展形式，其中決策者（Agent）在每個時刻根據當前狀態選擇一個行動，然後根據狀態轉移機率轉移到下一個狀態。這通常用於強化學習問題。
部分可觀測馬爾科夫決策過程（POMDP）：這是當系統的狀態只能部分觀察到的情況，適用於控制簡單代理或機器人等問題。
總的來說，馬爾可夫過程提供了一種理解和分析具有「無記憶」特性的動態系統的有效方法。