马尔科夫假设
马尔科夫假设是一个关于随机过程的基本假设，它表明一个随机事件的未来状态只依赖于当前的状态，而不依赖于过去的状态。换句话说，如果我们知道了当前的情况，就足够了来预测未来可能发生的情况，而不需要考虑事件的历史。
举个例子，假设我们考虑一个赌博游戏，每轮投掷一枚骰子。根据马尔科夫假设，如果我们知道当前骰子的状态（比如点数是多少），就可以预测下一轮的点数，而不需要知道之前的点数历史。这意味着我们不需要考虑之前的投掷结果，只需关注当前的情况来做出决策。
总之，马尔科夫假设简化了随机过程的建模，使我们可以更轻松地分析和预测未来的事件，前提是我们已经知道当前的状态。
如果还不懂的话。这里再举一个例子：
想象一下，有一只叫小乌龟的动物，它住在一个神奇的森林里。小乌龟每天都在森林里玩耍，但它有一个规矩：它只能记住当天的事情，不记得昨天和前天的事情。
一天，小乌龟决定玩一个有趣的游戏。它站在森林的一个地方，然后决定往左、往右、还是原地不动。它的决定是完全基于当天的情况，比如天气、周围的动物等等。而且，小乌龟不会记得前一天是怎么走的，也不会知道自己之前去过哪些地方。
这就是马尔科夫假设的精髓：小乌龟的行动只取决于当天的情况，与过去的行动无关。就像小乌龟一样，马尔科夫假设认为，随机过程的未来状态只依赖于当前状态，不依赖于过去的状态，就像我们不需要知道小乌龟昨天去了哪里来预测它今天会去哪里一样。
所以，马尔科夫假设就是一种简化问题的方法，让我们可以更轻松地理解和预测随机过程中的事件，而不需要考虑过去的历史。希望这个故事能帮助小朋友们理解马尔科夫假设的概念！