Explore les mécanismes de défaillance dans MEMS, couvrant la conception, la fabrication et les défaillances en cours d'utilisation, en mettant l'accent sur les considérations de fiabilité et les stratégies d'atténuation de la résistance mécanique aux chocs et aux vibrations.
Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore un modèle de Markov de premier ordre à laide dun exemple de source ensoleillée-pluie, démontrant comment les événements passés influencent les résultats futurs.
