（IT業界の）知らない言葉、ありますよね！
知らない言葉をそのままにしないでちょっと調べてみようじゃないかシリーズ。
というか、もうちょっと言葉を分かりやすく噛み砕いて取り組めないもんかな！
（※後半は数学的な言葉です）
■調べるメモ
・キャズム
（「Google PageRankの数理」より）
・マルコフ連鎖
・ベキ乗法
■調べたメモ
・キャズム
以下、「キャズム － ＠IT情報マネジメント用語事典」より
chasm / 深い溝
ハイテク業界において新製品・新技術を市場に浸透させていく際に見られる、初期市場からメインストリーム市場への移行を阻害する深い溝のこと。
と、まあこの辺までで何となく分かります。
「キャズムを超えた！」とか言うのはメインストリームに乗った！って解釈ですかね。
そしてこちらが記事の結び。
すなわち、キャズム理論ではアーリーアダプターとアーリーマジョリティでは要求が異なっており、キャズムを超えてメインストリーム市場に移行するためには自社製品の普及段階に応じて、マーケティングアプローチを変えていくことが必要だと説いている。
横文字過ぎわろたｗ
・マルコフ連鎖
「マルコフ連鎖」で検索するとwikiが1位に出てきた。
以下wikipediaより。
マルコフ連鎖とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的（有限または可算）なもの（離散状態マルコフ過程）をいう。また特に、時間が離散的なもの（時刻は添え字で表される）を指すことが多い（他に連続時間マルコフ過程というものもあり、これは時刻が連続である）。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である（マルコフ性）。各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、現在の状態のみによる系列である。特に重要な確率過程として、様々な分野に応用される。
（マルコフ連鎖 – Wikipedia）
「マルコフ過程」が分からないのでさらに対象wikiページに移動。
マルコフ過程（マルコフかてい）とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。このような過程は例えば、確率的にしか記述できない物理現象の時間発展の様子に見られる。なぜなら、多くの物理現象は過去によらない微分方程式によって記述されるが、この性質は系の粒子数が多くなり確率論的な解析を必要とする状態にも引き継がれるからである。
（マルコフ過程 – Wikipedia）
「マルコフ性」が分からないのでさらに対象wikiページに移動。
マルコフ性（英: Markov property）とは、確率論における確率過程の持つ特性の一種で、その過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在状態のみに依存し、過去のいかなる状態にも依存しない特性を持つことをいう。すなわち、過去の状態が与えられたとき、現在の状態（過程の経路）は条件付き独立である。マルコフ性のある確率過程をマルコフ過程と呼び、主に以下のような種類がある。
（マルコフ性 – Wikipedia）
なるほど！わかりません！
というか、なんだこのマトリョーシカ形式の遷移は・・・
保留。
・ベキ乗法
まずここを見て挫折ｗ
→ベキ乗法(Power method)
wikiにもそれらしい記述があったがよく分からない。
冪乗（べきじょう）、または累乗（るいじょう）は、ある一つの数同士を繰り返し掛け合わせるという操作のこと、あるいはそれによって得られる数のことである。単に冪（べき）ともいう。
（冪乗 – Wikipedia）
ふむ。わかりません。
「Google PageRankの数理」だとこの辺の「マルコフ連鎖」「ベキ乗法」が普通に「知ってるだろそれくらい」的に出現するのでここがわからないとそもそもわからないという感じかもしれませんね。
ただニュアンス的に感じる程度でも次に見た時に解釈の方法が変わるかも知れない。
とりあえずのメモ更新。
先生！！ぜんぜん解りません！！
今回もためになる記事ありがとうございました。
ブログ書いてる本人がわかってないので申し訳なさ満点ですねこれｗ