« Chaîne de Markov » : différence entre les versions


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Une « chaîne de Markov » est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus aléatoire possédant la propriété de Markov: toute l'information utile pour la prédiction du futur est contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »). Les processus de Markov portent le nom de leur inventeur, Andreï Markov (le mathématicien, pas le joueur de hockey).
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== Définition ==


Une «chaîne de Markov» est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus aléatoire possédant la propriété de Markov : toute l'information utile pour la prédiction du futur est contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »). Les processus de Markov portent le nom de leur inventeur, Andreï Markov (le mathématicien, pas le joueur de hockey).
==Français==
''' chaîne de Markov '''  


==Anglais==
''' Markov chain '''


'''Markov chain Monte Carlo'''


== Français ==
'''MCMC'''
 
==Sources==
''' chaîne de Markov '''
 
== Anglais ==


''' Markov chain '''


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Cha%C3%AEne_de_Markov Source:  wikipedia]
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Cha%C3%AEne_de_Markov  Source:  wikipedia ]
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Dernière version du 30 août 2024 à 17:52

Définition

Une « chaîne de Markov » est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus aléatoire possédant la propriété de Markov: toute l'information utile pour la prédiction du futur est contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »). Les processus de Markov portent le nom de leur inventeur, Andreï Markov (le mathématicien, pas le joueur de hockey).

Français

chaîne de Markov

Anglais

Markov chain

Markov chain Monte Carlo

MCMC

Sources

Source: wikipedia source : Claude Coulombe ( discussion)