Séance de cours

Comportement asymptotique des chaînes de Markov

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Description

Cette séance de cours couvre le comportement asymptotique des chaînes de Markov, en se concentrant sur les états récurrents, les distributions invariantes, la convergence vers l'équilibre et le théorème de Perron-Frobenius. Il explique les concepts d'irréductibilité, d'apériodicité, de récurrence positive et d'unicité des distributions invariantes. La séance de cours traite également du taux de convergence, de l'algorithme PageRank et de l'utilisation par Google des chaînes de Markov pour classer les pages Web.

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Concepts associés (32)

PageRank

thumb|Illustration du PageRank. Le PageRank ou PR est l'algorithme d'analyse des liens concourant au système de classement des pages Web utilisé par le moteur de recherche Google. Il mesure quantitativement la popularité d'une page web. Le PageRank n'est qu'un indicateur parmi d'autres dans l'algorithme qui permet de classer les pages du Web dans les résultats de recherche de Google. Ce système a été inventé par Larry Page, cofondateur de Google. Ce mot est une marque déposée. Le théorème de point fixe est le concept mathématique .

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, 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 stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Google (moteur de recherche)

Google est un moteur de recherche gratuit et libre d'accès sur le World Wide Web, ayant donné son nom à la société Google. C'est aujourd'hui le moteur de recherche et le site web le plus visité au monde : 90 % des internautes l'utilisaient en 2018. Le nom Google vient du mot Gogol, nom donné au nombre . Ce nombre a été choisi pour évoquer la capacité de Google à traiter une très grande quantité de données.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Chaîne de valeur

La chaîne de valeur est l'ensemble des étapes déterminant la capacité d'un domaine d'activité stratégique (DAS), d'une entreprise ou d'une organisation à obtenir un avantage concurrentiel. Ces étapes correspondent aux services de l'entreprise ou, de manière arbitraire, aux activités complexes imbriquées qui constituent l'organisation. Déterminer la chaîne de valeur d'une entreprise peut se définir comme le fait d'étudier précisément les activités de l’entreprise afin de mettre en évidence ses fonctions clés, c’est-à-dire celles qui ont un impact réel en termes de coût ou de qualité et qui lui donneront un avantage concurrentiel.

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