Chaînes et algorithmes de Markov

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux des chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'introduction, l'énoncé, la preuve et l'analyse du problème. Il traite du concept de coloration correcte dans les graphiques, des défis des graphiques arbitraires et des conditions d'existence d'une coloration correcte. La séance de cours se penche également sur l'algorithme de Metropolis, les probabilités d'acceptation et le processus de recoloration des sommets d'une chaîne. L'accent est mis sur la compréhension du fonctionnement de l'algorithme et de son application à l'échantillonnage uniforme à partir d'un ensemble. La séance de cours se termine par un aperçu de l'irréductibilité et de la complexité de la détermination de la coloration correcte dans les graphiques.