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.
Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.
Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
Explore la règle de la chaîne pour les compositions de fonctions différentielles dans des dimensions plus élevées, en mettant l'accent sur les gradients et les changements directionnels.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
