Loi 0-1 de Kolmogorov : Convergence et divergence

Cette séance de cours plonge dans la loi 0-1 de Kolmogorov, explorant l'extension de la loi forte des grands nombres et le concept de champs de sigma de queue. En définissant ces champs sigma, l'instructeur démontre comment les événements liés au comportement limitant d'une séquence ne peuvent avoir que des probabilités de 0 ou 1, présentant des cas de convergence et de divergence dans des variables aléatoires. À travers une preuve détaillée, la séance de cours illustre la dichotomie entre convergence et divergence presque certaine, mettant en lumière l'impact de la finitude de l'attente de variables aléatoires sur les résultats de convergence.