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Synopsis
This book concerns discrete-time homogeneous Markov chains that admit an invariant probability measure. The main objective is to give a systematic, self-contained presentation on some key issues about the ergodic behavior of that class of Markov chains. These issues include, in particular, the various types of convergence of expected and pathwise occupation measures, and ergodic decompositions of the state space.
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Markov Chains and Invariant Probabilities (Progress in Mathematics, 211)
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Markov Chains and Invariant Probabilities
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Markov Chains and Invariant Probabilities (Progress in Mathematics, 211)
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Markov Chains and Invariant Probabilities (Progress in Mathematics, 211, Band 211)
Edité par
Birkhäuser 24.02.2003., 2003
ISBN 10 : 3764370009
ISBN 13 : 9783764370008
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Etat : Gut. Auflage: 2003. 224 Seiten Mit leichten altersbedingten Lager- und Gebrauchsspuren. Biblitoheksex. U-25 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 495 15,6 x 1,4 x 23,4 cm, Gebundene Ausgabe. N° de réf. du vendeur 120649
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Markov chains and invariant probabilities Onésimo Hernández-Lerma, Jean Bernard Lasserre. Progress in mathematics 211.
Edité par
Basel, Birkhäuser Verlag, 2003
ISBN 10 : 3764370009
ISBN 13 : 9783764370008
Ancien ou d'occasion
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Markov chains and invariant probabilities Onésimo Hernández-Lerma, Jean Bernard Lasserre. Progress in mathematics 211.
Edité par
Basel, Birkhäuser Verlag, 2003
ISBN 10 : 3764370009
ISBN 13 : 9783764370008
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Markov Chains and Invariant Probabilities
Edité par
Birkhäuser, 2003
ISBN 10 : 3764370009
ISBN 13 : 9783764370008
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Markov Chains and Invariant Probabilities
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Markov Chains and Invariant Probabilities (Progress in Mathematics, 211)
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Markov Chains and Invariant Probabilities
Edité par
Springer, Basel, Birkhäuser Basel, Birkhäuser Feb 2003, 2003
ISBN 10 : 3764370009
ISBN 13 : 9783764370008
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is about discrete-time, time-homogeneous, Markov chains (Mes) and their ergodic behavior. To this end, most of the material is in fact about stable Mes, by which we mean Mes that admit an invariant probability measure. To state this more precisely and give an overview of the questions we shall be dealing with, we will first introduce some notation and terminology. Let (X,B) be a measurable space, and consider a X-valued Markov chain ~. = {~k' k = 0, 1, . } with transition probability function (t.pJ.) P(x, B), i.e., P(x, B) := Prob (~k+1 E B I ~k = x) for each x E X, B E B, and k = 0,1, . The Me ~. is said to be stable if there exists a probability measure (p.m.) /.l on B such that (\*) VB EB. /.l(B) = Ix /.l(dx) P(x, B) If (\*) holds then /.l is called an invariant p.m. for the Me ~. (or the t.p.f. P). 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783764370008
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