Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.
Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Explore des exemples de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, y compris les promenades aléatoires cycliques et les implications de l'irréductibilité.
