여기서 확률 프로세스란 확률 분포를 가진 랜덤 변수(random variable)가 일정한 시간 간격(time interval)으로 값을 발생시키는 것을 모델링하는 것
현재의 상태가 오로지 이전 상태에만 영향을 받는 확률 프로세스 (MP)
MP 모델은 상태 공간(state space)의 집합과 전이 확률(transition probability) 모든 상태(state) 사이의 전이 확률을 의미
스템 (step) - 각 상태의 전이는 이산 시간에 이루어지며, 임의의 상태에 머무를 때의 시간이라 정의
pij는 상태 i에서 j로 전이될 확률 값 = pij = p(Xn+1 = j | Xn = i)
Markovian Property (MP): 다음 상태의 확률이 오로지 전 상태에만 영향을 받는 특성
단 MP는 수동적인 모델이다 (사용자가 변경할 수 있는 요소는 전혀 없음)
