在概率論中,連續時間馬爾可夫鏈(continuous-time Markov chain,CTMC)是離散時間馬爾可夫鏈的變體。連續時間馬爾可夫鏈是一個連續隨機過程,即將時間映射至一個隨機變量,並且在每個時刻,該過程會等待一個依指數分佈的隨機時間,然後跳到由轉移矩陣所確定的一個狀態。
一個等價的描述是,該過程會等待一組依指數分佈的隨機時間的最小值移動狀態,新的狀態只由當前狀態所決定。
由於指數分佈和離散時間馬爾可夫鏈的無記憶性,連續時間馬爾可夫鏈滿足馬爾可夫性質,即其未來的分佈僅取決於其當前狀態而不取決於其過去的分佈。
定義
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