马尔可夫随机场（Markov Random Field）包含两层意思。 

  

A.马尔可夫性质：

它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，

第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。

  

比方：

拿天气来打个比方。

如果我们假定天气是马尔可夫的，其意思就是我们假设

今天的天气仅仅与昨天的天气存在概率上的关联，

而与前天及前天以前的天气没有关系。

其它如传染病和谣言的传播规律，就是马尔可夫的。 

  

B.随机场：

当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间的一个值之后，其全体就叫做随机场。

  

比方：

我们不妨拿种地来打个比方。

其中有两个概念：位置（site），相空间（phase space）。

“位置”好比是一亩亩农田；

“相空间”好比是种的各种庄稼。

我们可以给不同的地种上不同的庄稼，

这就好比给随机场的每个“位置”，赋予相空间里不同的值。

所以，俗气点说，随机场就是在哪块地里种什么庄稼的事情。 

  

马尔可夫随机场：

拿种地打比方，如果任何一块地里种的庄稼的种类

仅仅与它邻近的地里种的庄稼的种类有关，

与其它地方的庄稼的种类无关，那么这些地里种的庄稼的集合，

就是一个马尔可夫随机场。