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 l'échantillonnage de rejet pour générer des valeurs d'échantillon à partir d'une distribution cible, ainsi que l'inférence bayésienne à l'aide de MCMC.
