கேள்வி: மார்கோவ் அமைப்பு பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: Image:Mmc-statespace.svg நிகழ்தகவு கோட்பாட்டில், மார்கோவ் அமைப்பு (Markov model) ஒரு வகை கோல அமைப்பு (graphical model) ஆகும். மாறிகளின் கூடிய நிகழ்தகவு கீழ்க்கண்டவாறு குறிக்கப்படும். : p(x_1, \ldots, x_N) = p(x_1) \prod_{n=2}^N p(x_n \vert x_{n-1}) = \frac{1}{Z} \prod_{n=2}^N \psi(x_n, x_{n-1}) இங்கு Z ஒட்டுமொத்த சார்பு (partition function) மற்றும் \psi வலிமை சார்பு (potential function) ஆகும். இந்த அமைப்பில் அடுத்து வரும் நிலை தற்போதைய நிலையை மட்டுமே சார்ந்திருக்கும். ஒரு குறிப்பிட்ட மாறியின் நிகழ்தகவைக் கண்டறிய தகவல் பரிமாற்றத்தைப் (belief propagation) பயன்படுத்தலாம். : p(x_i) = \frac{1}{Z} \sum_{x_{\neg i}} \prod_{n=2}^N \psi(x_n, x_{n-1}) இத்தகைய அமைப்பில், சில நிலைகள் காணப்படவில்லை என்றால், மறைந்த மார்கோவ் அமைப்பு (Hidden Markov Model, or HMM) நேரிடும். இதன் நிகழ்தகவு எடை கீழ்க்கண்டவாறு குறிக்கப்படும். : p(x_1, \ldots, x_N, z_1, \ldots, z_N) = p(z_1) \prod_{n=2}^N p(z_n \vert z_{n-1}) \prod_{n=1}^N p(x_n \vert z_n) இங்கு x_1, \ldots, x_N நோக்கிய அளவீடுகள் மற்றும் z_1, \ldots, z_N மறைந்த மாறிகள் ஆகும். இயல்நிலைப் பரவலைக் கொண்டு கால்மன் வடிப்பானை அமைப்பைப் பெறலாம்.