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 les distributions invariantes pour les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'unicité et les implications dans les classes de communication.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Couvre la probabilité appliquée, les chaînes de Markov et les processus stochastiques, y compris les matrices de transition, les valeurs propres et les classes de communication.
