Séance de cours
Cette séance de cours couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), en discutant du processus d'échantillonnage à partir d'une distribution cible à l'aide d'une chaîne Markov avec une matrice de transition. Il explique les conditions de convergence vers la stationnarité, le choix de la matrice de transition et l'évolution de la distribution cible. La séance de cours se penche également sur l'équilibre détaillé, l'ergonomie, l'irréductibilité et l'apériodicité de la chaîne de Markov.