馬爾可夫鏈模型是一種隨機過程，其中下一個狀態的機率分布僅依賴於當前狀態，而不依賴於達到當前狀態的方式或任何更早的狀態。這種「無記憶」性質是馬爾可夫鏈模型的核心特徵。
在馬爾可夫鏈中，系統根據機率分布從一個狀態轉移到另一個狀態，或者保持在當前狀態。這些狀態轉換的機率被稱為轉移機率。馬爾可夫鏈在多種領域中有廣泛套用，如排隊理論、統計學、信號處理和機器學習等。例如，它們可以用於建模天氣變化、股市波動或語言處理中的詞序。
馬爾可夫鏈可以分為不同類型，包括不可約鏈、周期性鏈和穩態分布鏈。不可約鏈是指從任何一個狀態都可以到達其他狀態的鏈，周期性鏈是指某些狀態經過固定時間後能連續返回的鏈，而穩態分布鏈是指在一定條件下達到的平衡狀態，其機率分布不再隨時間變化。
除了基本馬爾可夫鏈，還有擴展模型，如隱馬爾科夫模型（HMM），它結合了馬爾可夫鏈和貝葉斯網路的概念，用於處理具有隱藏狀態的動態系統。
總的來說，馬爾可夫鏈模型是一種強大的工具，能夠描述和預測在給定當前狀態下，系統未來行為的機率分布。