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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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Chaˆınes de Markov 1 1 Introduction L'idée des chaınes de Markov est tr`es simple: il s'agit d'une suite (Xn)n∈IN de variables aléatoires `a valeurs dans un
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matrice stochastique sur X Une chaîne de Markov de matrice de transition P est (c) Application : on considère la marche aléatoire sur l'hypercube X = {0,1}N
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Chaînes de Markov (et applications) Raphael Lachieze-Rey∗ 26 janvier Si Q est la matrice de transition d'une chaîne de Markov, alors elle est stochastique
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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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meilleure compréhension ; et nous donnerons en fin du document un exemple d' application des chaines de Markov avec le système ALOHA La loi binomiale
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Φ l'application de E ×[0, 1] dans E qui au couple (i, u) associe l'inverse de la fonction de répartition de la loi (pij)j∈E, évalué en u L'algorithme calcule bien Xn+1
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11 sept 2006 · de Monte Carlo, le chapitre 2 sur les chaînes de Markov en temps discret à valeurs dans un ensemble fini ou dénombrable, et les chapitres 6 et
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