Pierre Priouret – författare

Nouvelle édition entièrement revue et augmentée. Cet ouvrage a pour origine le cours de processus aléatoires de la maîtrise de mathématiques de l''Université Pierre-et-Marie-Curie (Paris VI) que les auteurs ont dispensé pendant plusieurs années. L''objectif est d''initier le lecteur à la théorie des martingales et des chaînes de Markov par la pratique d''exercices. Chaque chapitre commence par un exposé concis mais complet des principaux résultats, avec l''essentiel des démonstrations. Tous les exercices et les problèmes (une centaine au total) sont corrigés de façon détaillée. Les problèmes apportent des compléments permettant au lecteur d''approfondir ses connaissances et d''aborder d''autres développements et applications. Tout en ouvrant une porte vers les troisièmes cycles spécialisés, cet ouvrage est principalement destiné aux étudiants de deuxième cycle et aux candidats de l''agrégation.

This book covers the classical theory of Markov chains on general state-spaces as well as many recent developments. The theoretical results are illustrated by simple examples, many of which are taken from Markov Chain Monte Carlo methods. The book is self-contained, while all the results are carefully and concisely proven. Bibliographical notes are added at the end of each chapter to provide an overview of the literature.

Part I lays the foundations of the theory of Markov chain on general states-space. Part II covers the basic theory of irreducible Markov chains on general states-space, relying heavily on regeneration techniques. These two parts can serve as a text on general state-space applied Markov chain theory. Although the choice of topics is quite different from what is usually covered, where most of the emphasis is put on countable state space, a graduate student should be able to read almost all these developments without any mathematical background deeperthan that needed to study countable state space (very little measure theory is required).

Part III covers advanced topics on the theory of irreducible Markov chains. The emphasis is on geometric and subgeometric convergence rates and also on computable bounds. Some results appeared for a first time in a book and others are original. Part IV are selected topics on Markov chains, covering mostly hot recent developments.