Il n'y aurait plus moyen alors de définir de matrice de transition En réalité, lorsqu' on adopte une modélisation par une chaıne de Markov, on suppose de fait que
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Ainsi l'évolution de la loi de Xn se ramène en fait à de l'algèbre linéaire A toute matrice de transition, on peut associer un graphe dirigé, éventuellement infini Les
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La probabilité µ est appelé loi initiale de la chaîne et la matrice P matrice de transition Proposition 1 (Xn)n≥0 est une chaîne de Markov si et seulement si ∀ n ∈
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Chaˆınes de Markov 8 1 La matrice de transition Une suite de variables aléatoires {Xn}n≥0 `a valeurs dans l'espace dénombrable E est appelé processus
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22 fév 2021 · Il est clair que si deux chaîne de Markov X = (Xn) et Y = (Yn) ont la même loi initiale µ0 et la même matrice de transition Q, alors elles ont la même
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Soit P une matrice stochastique sur E Une suite de variables aléatoires (Xn,n ∈ N) `a valeurs dans E est appelée chaıne de Markov de matrice de transition P
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Il n'y aurait plus moyen alors de définir de matrice de transition En réalité, lorsqu' on adopte une modélisation par une chaıne de Markov, on suppose de fait que
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C'est une caractéristique importante des chaınes de Markov que la matrice de transition P élevée `a la puissance k contient les probabilités de transitions de
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sous laquelle (Xn)n≥0 est une chaîne de Markov de loi initiale µ et de matrice de transition P Ici, µ est une probabilité sur E, que l'on voit comme une fonction µ
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22 mai 2014 · Si P est une matrice de transition d'une chaîne de Markov, alors la matrice N = (I − Q)−1, appelée matrice fondamentale de P, indique le
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