Couplage des chaînes de Markov: théorème ergodique

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Théorème Ergodique: Preuve et Applications

Explique la preuve du théorème ergodique et le concept de répétition positive dans les chaînes de Markov.

Théorème ergodique: Outils de base

Explore la preuve du théorème ergodique en utilisant la distance de variation totale et les concepts de couplage.

Distributions et dérivés

Couvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.

Chaînes et applications Markov

Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.

Corrélérations de la fonction Liouville

Explore les corrélations de la fonction Liouville selon des séquences déterministes et indépendantes, couvrant des concepts clés et des théorèmes.

Limite inférieure sur la distance totale de variation

Explore la limite inférieure sur la distance de variation totale dans les chaînes de Markov et ses implications sur le temps de mélange.

Markov Chains: Réversibilité et Convergence

Couvre les chaînes de Markov, en mettant l'accent sur la réversibilité, la convergence, l'ergonomie et les applications.

Chaînes Markov : Exemples de chaînes ergonomiques

Couvre des modèles stochastiques pour les communications, se concentrant sur les chaînes Markov à temps discret.

Equidistribution conjointe des points CM

Couvre l'équidistribution articulaire des points CM et le théorème de décomposition ergonomique dans des groupes abeliens compacts.

Chaînes Markov : Exemples de chaînes ergonomiques

Couvre des modèles stochastiques pour les communications, se concentrant sur les chaînes Markov à temps discret.