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 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.
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.
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.
