Explore les récurrences positives et les distributions invariantes dans les chaînes de Markov, en discutant de leur relation et de leurs implications.

Markov Chains: Distributions stationnaires

Explore les chaînes de Markov et les distributions stationnaires, en soulignant l'importance de les identifier pour améliorer la convergence.

Chaînes de Markov: Réversibilité et distribution stationnaire

Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.

Markov Chain Monte Carlo: Échantillonnage et convergence

Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.

Modèles stochastiques pour les communications : chaînes de Markov et variables aléatoires

Couvre les chaînes Markov, les variables aléatoires, l'indépendance, les fonctions caractéristiques et la théorie de la file d'attente.

Processus stochastiques : inversion du temps

Explore l'inversion du temps dans les chaînes stationnaires de Markov et le concept de conditions d'équilibre détaillées.

Processus stochastiques : génération et incorporation

Explore la génération de processus stochastiques, y compris les processus gaussiens, les processus de Markov, les processus de Poisson et l'intégration circulatoire.