Séance de cours
Simulation stochastique : chaînes de Markov et matrices de transition
Description
Cette séance de cours couvre le concept des chaînes de Markov et des matrices de transition dans le contexte de la simulation stochastique. Il explique les difficultés de modélisation des espaces de grande dimension et fournit des exemples de physique statistique. L'instructeur discute de la fonction énergétique, des statistiques bayésiennes et de la propriété Markov. La séance de cours se penche sur la construction des chaînes de Markov, l'estimation des fonctions énergétiques et les propriétés des matrices de transition. Il explore également les vecteurs invariants des matrices de transition et leur signification dans les processus stochastiques.
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