Chaînes Markov : Processus homogènes et distributions stationnaires

Limiter la distribution et le théorème ergodique

Explore la limitation de la distribution dans les chaînes de Markov et les implications de l'ergodicité et de l'apériodicité sur les distributions stationnaires.

Probabilités et processus stochastiques

Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.

Couplage des chaînes de Markov: théorème ergodique

Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.

Markov Chains: Probabilités de transition

Explore les chaînes de Markov, les matrices de transition, la distribution et les promenades aléatoires.

Théorie du MCMC

Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.