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Aviso
2
Definições
3
Propriedades
4
Sequência de convergente
5
Definição de probabilidade
6
União finita
7
Propriedade do conjunto original
8
Propriedade do conjunto não coar
9
União arbitrária
10
Interseção de imagens
11
Definição de interseção de imagens
12
Teorema do equilíbrio elástico
13
Teoria da probabilidade
14
Conjuntos
15
Equivalentes aleatórios
16
Interação entre os planetas
17
Espaço de probabilidade
18
Função mensurável
Description:
Explore a comprehensive lecture on Markov Chains, part of the 2023 Summer School at the Instituto de Matemática Pura e Aplicada. Delve into advanced probability concepts, including convergent sequences, finite unions, arbitrary unions, and image intersections. Learn about elastic equilibrium theorem, probability theory, and measurable functions. Gain insights into recent research applications of Markov Chains. Prerequisite knowledge of elementary probability concepts and basic linear algebra is recommended. The lecture is based on the book "Markov Chains and Mixing Times" by Levin, Peres, and Wilmer, covering selected topics and introducing fundamental Markov Chain concepts.

Mestrado: Cadeia de Markov - Aula 12

Instituto de Matemática Pura e Aplicada
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