Explore les distributions invariantes, les états récurrents et la convergence dans les chaînes de Markov, y compris des applications pratiques telles que PageRank dans Google.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, en se concentrant sur la stabilité, la politique stationnaire et les solutions récursives.
Explore la sélection dynamique des portefeuilles, les fonctions d'utilité logarithmique, l'aversion au risque et les problèmes de contrôle optimaux sur les marchés financiers.
Couvre les problèmes d'arrêt optimaux dans les probabilités appliquées et les processus stochastiques, en se concentrant sur la théorie et les applications pratiques.
