Cette séance de cours couvre l'identification des classes communicantes dans les chaînes de Markov, en distinguant les classes transitoires et récurrentes. L'instructeur explique les concepts à l'aide d'exemples de chaînes de Markov avec différentes matrices de probabilité de transition. La séance de cours explore également les propriétés de ces classes, telles que la récurrence et la fugacité, fournissant un aperçu du comportement des chaînes au fil du temps. En outre, la séance de cours explore la distribution stationnaire des chaînes de Markov et la signification des matrices de probabilité de transition doublement stochastiques. Différents exercices sont présentés pour renforcer la compréhension des concepts discutés.