马克加索尔（Markov Chain），又称马尔可夫过程，是一种随机过程。它具有“无记忆”的性质，即在某一时刻它的状态仅由当前状态决定，并与过去状态无关。这一性质常常被称为“马克西姆”。

马克加索尔被广泛应用于自然语言处理、信号处理、机器学习等领域，尤其在自然语言处理中应用最多。其主要应用之一是通过分析文本中的转移概率，自动生成语言模型。

马克加索尔将状态抽象为一个集合，状态之间的转移由概率描述。例如，在一个晴天、阴天和雨天的模型中，可以设计三个状态：晴天、阴天和雨天。在任意一时刻，该模型只处于其中一个状态。如果当前为晴天，根据天气预报，下一时刻是晴天、阴天或雨天的概率不同，这些概率可以用矩阵的形式表示。

马克加索尔以其广泛应用和优秀的性能，在现代数据科学中占据重要地位。很多算法，如PageRank算法、Hidden Markov Model、Latent Dirichlet Allocation等都是基于马克加索尔模型。

总之，马克加索尔是一种在现代数据科学中应用广泛的数学模型，具有无记忆和状态转移概率的性质。它在自然语言处理、信号处理、机器学习等领域中有重要的应用。