Las cadenas de Markov son modelos matemáticos que se usan para describir sistemas que pasan de un estado a otro, donde la probabilidad de cada estado futuro depende únicamente del estado actual, no del pasado. Esta propiedad “sin memoria” las hace ideales para modelar procesos aleatorios en todo, desde juegos de mesa y mercados bursátiles hasta genética y el algoritmo de búsqueda de Google. Imagina caminar por una ciudad donde tu próxima dirección depende solo de la calle en la que estás —no de
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Las cadenas de Markov son modelos matemáticos que se usan para describir sistemas que pasan de un estado a otro, donde la probabilidad de cada estado futuro depende únicamente del estado actual, no del pasado. Esta propiedad “sin memoria” las hace ideales para modelar procesos aleatorios en todo, desde juegos de mesa y mercados bursátiles hasta genética y el algoritmo de búsqueda de Google. Imagina caminar por una ciudad donde tu próxima dirección depende solo de la calle en la que estás —no de
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