Chaînes Markov: Des probabilités de succès

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Décomposition des chaînes Markov

Couvre la décomposition des chaînes de Markov, la preuve LLN, l'application du modèle d'inventaire et les coûts moyens.

Processus stochastiques: chaînes de Markov

Couvre les processus stochastiques, en se concentrant sur les chaînes de Markov et leurs applications dans des scénarios réels.

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Chaînes Markov: Propriétés et attentes

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Couvre les définitions et les probabilités d'état des chaînes Markov à temps discret.

Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage

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Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Temps d'absorption

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Chaînes Markov: Récurrence et Transience

Explore les premiers temps de passage, la propriété forte de Markov et déclare la récurrence/transience dans les chaînes de Markov.

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Explore les inégalités de probabilité, les types de convergence et les fonctions génératrices de moment pour l'approximation de la distribution.