Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore les classes communicantes dans les chaînes de Markov, en distinguant les classes transitoires et récurrentes, et approfondit les propriétés de ces classes.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
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.
Couvre la probabilité appliquée, les chaînes de Markov et les processus stochastiques, y compris les matrices de transition, les valeurs propres et les classes de communication.
