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확률 행렬과 Markov Chain 1. Markov Model 확률 행렬은 행렬의 성분이 확률로 이루어진 행렬을 의미한다. Markov chain은 한 state에서 다른 state로 변할 확률이 과거 보다 '현재'의 상태에만 의존하는 모델을 의미한다. Markov chain은 확률행렬을 사용해서 state가 변하는 transition matrix를 만들 수 있다. , state n에서 state m으로 이동할 확률 Transition matrix의 각 row의 합은 1이다. 이는 확률의 합을 의미한다. 만약 초기 state를 S1이라고 정의하고 t시간 이후의 state를 St라고 정의하면, 다음과 같이 계산이 된다. 위와 같은 식은 '마르코프 가정'에 의한다. '마르코프 가정'이란 현재 state에서..