Couvre les chaînes de Markov à temps discret réversibles dans les communications stochastiques, expliquant la stationnarité et les probabilités de transition.
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 réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
Explore les résultats de convergence pour la réversibilité périodique des cas dans les chaînes Markov, couvrant les chaînes irréductibles, la récurrence positive, les processus réversibles et les promenades aléatoires sur des graphiques finis.
