רשת מרקוב, הידועה גם כמודל מרקוב או תהליך מרקוב, היא מושג שפותח במסגרת תורת ההסתברות והסטטיסטיקה המבסס תלות חזקה בין אירוע לאירוע קודם אחר. התועלת העיקרית שלו היא ניתוח התנהגותם של תהליכים סטוכסטיים.
ההסבר על שרשראות אלה פותח על ידי המתמטיקאי ממוצא רוסי אנדריי מרקוב בשנת 1907. לפיכך, לאורך המאה ה -20, נעשה שימוש במתודולוגיה זו במקרים מעשיים רבים של חיי היומיום.
היא ידועה גם בתור רשת מרקוב ביסטית פשוטה.
כפי שציין מרקוב, במערכות או תהליכים סטוכסטיים (כלומר אקראיים) המציגים מצב נוכחי, ניתן לדעת את קודמותיהם או את התפתחותם ההיסטורית. לכן, ניתן לקבוע תיאור של ההסתברות העתידית שלהם.
באופן פורמלי יותר, ההגדרה מניחה כי בתהליכים סטוכסטיים ההסתברות שמשהו יקרה תלויה רק בעבר ההיסטורי של המציאות אותה אנו לומדים. מסיבה זו, לעתים קרובות נאמר כי מחרוזות אלה הן בעלות זיכרון.
בסיס השרשראות ידוע בתור המאפיין Markov, המסכם את הנאמר בעבר בכלל הבא: מה שרשת חווה בזמן t + 1 תלוי רק במה שקרה בזמן t (זה שקודם לכן).
בהתחשב בהסבר פשוט זה של התיאוריה, ניתן להבחין כי ניתן באמצעותה לדעת את ההסתברות למצב שיתרחש בטווח הארוך. אין ספק שזה עוזר לחיזוי ולהערכה לאורך תקופות זמן ארוכות.
היכן משתמשים ברשת מרקוב?
רשתות מרקוב ראו יישום אמיתי משמעותי בעסקים ובפיננסים. זאת, בכך שהוא מאפשר, כפי שצוין, לנתח ולהעריך דפוסי התנהגות עתידיים של אנשים על סמך ניסיון ותוצאות קודמות.
זה יכול לבוא לידי ביטוי בתחומים שונים כמו עבריינות, חקר התנהגות הצרכנים, הביקוש העונתי לעבודה, בין היתר.
המערכת שפיתח מרקוב היא די פשוטה ויש לה, כאמור, יישום מעשי קל למדי. עם זאת, קולות ביקורתיים רבים מצביעים על כך שמודל פשוט כל כך אינו יכול להיות יעיל לחלוטין בתהליכים מורכבים.