Chaînes Markov : Simulation et optimisation

Cette séance de cours couvre les concepts des chaînes Markov, de l'algorithme Metropolis-Hastings et des techniques de simulation pour l'optimisation. Il explique les propriétés des processus de Markov, les distributions stationnaires, et comment simuler des variables aléatoires à l'aide des chaînes de Markov. Des exemples illustrent l'application de ces concepts à la modélisation des processus de dégradation et au calcul des probabilités stationnaires. L'instructeur souligne l'importance de l'ergonomie dans les chaînes de Markov pour simuler efficacement les variables aléatoires.