Explore les résultats de convergence pour la réversibilité périodique des cas dans les chaînes Markov, couvrant les chaînes irréductibles, la récurrence positive, les processus réversibles et les promenades aléatoires sur des graphiques finis.
Couvre les propriétés et la construction des processus de Poisson à partir de variables aléatoires d'i.i.d. Exp(X), en soulignant l'importance du taux de processus et des distributions de temps de saut.
Explore les processus de Poisson à travers des exemples et des preuves, en discutant des arrivées de clients dans un magasin et des probabilités connexes.
Plonge dans les chaînes de Markov en analysant un scénario avec deux puces se déplaçant dans des directions opposées, explorant les matrices de transition et les probabilités au fil du temps.
Couvre les probabilités de frappe dans les chaînes Markov avec des sous-ensembles disjoints, la fonction h(i), les théorèmes, les preuves, et le temps prévu pour frapper les calculs.
Couvre la théorie de base pour les chaînes de Markov temps continu et discute de la communication, frapper les probabilités, la récurrence, et la transience.
