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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.
Couvre les chaînes de Markov à temps discret réversibles dans les communications stochastiques, expliquant la stationnarité et les probabilités de transition.
Explore des exemples de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, y compris les promenades aléatoires cycliques et les implications de l'irréductibilité.
