根据吴军博士的书《数学之美》，讲解一下马尔可夫链的基本概念，限制回答为两段文字，并确保简单易懂。
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马尔可夫链是一种数学模型，用来描述一个系统的变化过程，这些变化只依赖于当前状态，而与之前的状态无关。换句话说，系统在下一时刻的状态仅仅取决于当前的状态，不需要考虑它是如何到达当前状态的。这种特性被称为“无记忆性”或“马尔可夫性质”。例如，如果你在一个房间里有多个灯开关，每次你按下开关，灯的状态（开或关）只取决于你现在按的是哪个开关，而不管你之前按过哪些开关。

简单的说，马尔可夫链由一系列的状态以及这些状态之间的转移概率组成。这些概率决定了从一个状态到另一个状态的转换可能性。这种模型特别有用，因为它可以用少量的数据来模拟复杂的行为模式。回到灯的例子，你可以通过记录不同开关组合下灯开关的情况来建立一个马尔可夫链，预测或模拟未来的灯开关可能性。这种模型的简洁性和预测能力使得马尔可夫链在机器学习、统计和各种各样领域中被广泛应用。
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