以下の文章を日本語に翻訳してください。
In mathematics, a Markov decision process (MDP) is a discrete-time stochastic control process. It provides a mathematical framework for modeling decision making in situations where outcomes are partly random and partly under the control of a decision maker. MDPs are useful for studying optimization problems solved via dynamic programming. MDPs were known at least as early as the 1950s; a core body of research on Markov decision processes resulted from Ronald Howard's 1960 book, Dynamic Programming and Markov Processes. They are used in many disciplines, including robotics, automatic control, economics and manufacturing. The name of MDPs comes from the Russian mathematician Andrey Markov as they are an extension of Markov chains.
数学におけるマルコフ決定プロセス (MDP) は、離散時間の確率的制御プロセスです。 これは、結果が部分的にランダムであり、部分的に意思決定者の制御下にある状況での意思決定をモデル化するための数学的フレームワークを提供します。 MDP は、動的プログラミングによって解決される最適化問題を研究するのに役立ちます。 MDP は少なくとも 1950 年代には知られていました。 マルコフ意思決定プロセスに関する研究の中核は、ロナルド・ハワードの 1960 年の著書「動的計画法とマルコフ プロセス」から生まれました。 これらは、ロボット工学、自動制御、経済学、製造などの多くの分野で使用されています。 MDP の名前は、マルコフ連鎖の拡張であるため、ロシアの数学者アンドレイ マルコフに由来しています。