Catene di Markov a tempo discreto: Definizione e proprietà di base. Struttura della classe. Tempi e probabilità di assorbimento. Proprietà di Markov forte. Ricorrenza e transitorietà. Ricorrenza e transitorietà di passeggiate aleatorie. Distribuzioni invarianti. Convergenza all'equilibrio. Inversione temporale. Teorema Ergodico. Catene di Markov a tempo continuo: Q-matrici e loro esponenziali. Processi stocastici a tempo continuo. Alcune proprietà della distribuzione esponenziale. Processi di Poisson. Processi di nascita. La catena dei salti e i tempi di attesa. Esplosione. Equazioni forward and backward. Catene minimali. Proprietà di base delle catene Markov a tempo continuo. Struttura delle classi. Tempi e probabilità di assorbimento. Ricorrenza e transitorietà. Distribuzioni invarianti. Convergenza all'equilibrio. Inversione temporale per le catene di Markov. Teorema Ergodico. Collegamenti con le Martingale, la Teoria del potenziale e le reti elettriche.

J. R. Norris Markov . Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics.