Chaînes de Markov : Une explication visuelle

Cet article fournit une explication claire et visuelle des chaînes de Markov et de leurs applications. Les chaînes de Markov sont des systèmes mathématiques qui effectuent des transitions entre différents « états ». L'article utilise l'exemple du comportement d'un bébé (jouer, manger, dormir, pleurer) pour illustrer le concept d'espace d'états et de probabilités de transition. Une chaîne de Markov simple à deux états est présentée, ainsi que sa matrice de transition. L'article démontre également l'application pratique des chaînes de Markov au moyen d'un exemple de simulation climatique, soulignant le concept d'« adhérence » dans les données du monde réel. Enfin, il mentionne l'utilisation des chaînes de Markov dans l'algorithme PageRank de Google, montrant leur puissance et leur polyvalence.