Chaînes Markov: Ergodicité et distribution stationnaire

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Nombre de visites prévues dans l'État

Couvre le critère de récurrence dans des chaînes infinies en fonction du nombre attendu de visites dans un état.

Mesures invariantes : propriétés et applications

Couvre le concept de mesures invariables dans les chaînes Markov et leur rôle dans l'analyse des processus récurrents irréductibles.

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Temps de frappe: Exemples

Explore les temps de frappe dans les chaînes de Markov à travers divers exemples et scénarios.

Théorème Ergodique: Preuve et Applications

Explique la preuve du théorème ergodique et le concept de répétition positive dans les chaînes de Markov.

Chaînes Markov à temps continu: Chaînes réversibles

Couvre Mod.7 sur les chaînes Markov en continu, en mettant l'accent sur les chaînes réversibles et leurs applications dans les systèmes de communication.

Inégalités de probabilité

Explore les inégalités de probabilité, les types de convergence et les fonctions génératrices de moment pour l'approximation de la distribution.

Système Bonus Malus : probabilités de transition

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Chaînes Markov à temps continu: Chaînes réversibles

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Chaînes Markov à temps continu : processus de naissance et de décès

Couvre la théorie des chaînes de Markov à temps continu, en se concentrant sur les processus de naissance et de mort.

Théorie des probabilités : Attentes conditionnelles

Couvre les attentes conditionnelles, la convergence des variables aléatoires et la loi forte des grands nombres.

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