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.
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.
