Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
