Explore les distributions invariantes, les états récurrents et la convergence dans les chaînes de Markov, y compris des applications pratiques telles que PageRank dans Google.
Explore la théorie de l'algorithme de classement des pages, la vitesse de convergence, les chaînes ergonomiques, l'écart spectral et des exemples de chaînes.
Explore les mouvements de Monte Carlo en simulation, y compris les mouvements d'essai et les mouvements biaisés, en comparant Monte Carlo avec la dynamique moléculaire.
Explore l'influence de la complexité sur les propriétés ergonomiques des systèmes symboliques, présentant le théorème Curtis-Hedlund-Lyndon et les constructions de sous-postes minimaux.
Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.
Explore les classes communicantes dans les chaînes de Markov, en distinguant les classes transitoires et récurrentes, et approfondit les propriétés de ces classes.
Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
