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Définissons les temps de saut successifs de X par T0 = 0 Tn = inf{t>Tn?1 Xt = XTn?1 } Alors Yn = XTn est une cha?ne de Markov de matrice P Si Sn+1 = Tn+1

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1 7 2 Chaîne de Markov en temps continu et espace discret 27 1 7 3 Processus de Markov en temps continu 35

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Soit (Xn)n2N une chaîne de Markov de matrice de transition P et T un temps d'arrêt pour sa filtration canonique Pour toute fonction mesurable bornée f sur l'

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Markov sont à espace d'états continu mais nous n'aborderons pas leur étude ici Soit T un temps d'arrêt à valeurs dans [0 +?] adapté à la chaîne de

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CHAINES DE MARKOV A TEMPS CONTINU I Definitions E = {90 91 am} ou {am MEE} = espace des états XE:R DE 5 a Défi (XE) tert chaîne de Markov

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Les chaînes de Markov sont des suites aléatoires sans mémoire en quelque sorte Dans l'évolution au cours du temps l'état du processus à un instant futur

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CHAÎNES DE MARKOV Spécialité : INGENIEUR 1ère année Béatrice de Tilière La partie “Rappels de probabilités” est basée sur des notes écrites en