Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.
Couvre les modèles stochastiques pour les communications, y compris la stationnarité, l'ergonomie, la densité spectrale de puissance, et le filtre Wiener.
Explore les promenades aléatoires sur des espaces discrets et leurs propriétés, y compris les variables aléatoires multivariées et les distributions de Poisson.
Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
