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马尔可夫链的特点就是时间和状态都是离散的马尔可夫过程，简记为Xn = X(n),n = 1,2,3,4••••。
马尔可夫链一个数列，满足随机变量。这些变量的范围，即他们可能取得的所有的数值，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。如果的一个函数Xn + 1仅是一个数列Xn对于过去状态的条件概率分布，则:
P(Xn+1=x|X0,X1,X2,...Xn)=P(Xn+1=x|Xn)
马尔可夫链是一种随机过程，需要满足以下两个假设的：
1、t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关；
从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。
马尔科夫链是一类时间离散的随机过程,其最大的特点就是无后效性。马尔科夫过程的理论在管理科学、生物学、近代物理、经济、信息处理以及数字计算方法等方面都有重要应用。