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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.
Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Couvre les méthodes d'échantillonnage Hypercube latin et de quasi Monte Carlo pour la simulation stochastique, expliquant l'objectif de la stratification et générant des permutations indépendantes.
Couvre les chaînes de Markov à temps discret réversibles dans les communications stochastiques, expliquant la stationnarité et les probabilités de transition.
Explore les distributions invariantes, les états récurrents et la convergence dans les chaînes de Markov, y compris des applications pratiques telles que PageRank dans Google.
