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opérations dans un processus de Markov à temps discret de sorte à optimiser ces performances Ainsi, au lieu d'accepter passivement la matrice de transition
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La matrice de transition a pour éléments les probabilités du graphe probabiliste lorsqu'il n'y a rien de précisé , on considère que les événements du graphe
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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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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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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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2 État probabiliste et matrice de transition Définition 2 Soit une expérience aléatoire à deux issues possibles A et B A chacune de ces issues est affectée une
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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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