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马尔可夫过程是一个具备了马尔可夫性质的随机过程。具备离散状态的马尔可夫过程,称为马尔可夫链。马尔科夫链通常被用来建模排队理论与统计学中的建模,同时还能够运用到信号模型的熵编码技术中。在文中则主要是将其运用到原子轨迹的预测算法之中。该文描述的是基于马尔可夫链围绕预测化学原子运动轨迹设计的算法。这种预测算法旨在节省分子动力学中高昂的运算成本。它通过学习回溯并纠正的机制对状态转移概率矩阵进行更新,并进行原子运动轨迹的预测。最后用实验验证了该算法的有效性。