Au cours des dernières années, les chaînes de Markov non-réversibles ont été à la base d’algorithmes de Monte Carlo puissants, puisque libérés de la condition du bilan détaillé. Dans cet exposé, je discuterai le TASEP (1) lifté (2), une chaîne de Markov à la fois proche des applications et intégrable par ansatz de Bethe. Le modèle décrit un système uni-dimensionnel de particules en interaction de sphères dures sur réseau. Ses propriétés étonnantes (partiellement comprises) rappellent celles des algorithmes ECMC (3) en dimension plus élevée. (1) TASEP: “Totally asymmetric simple exclusion process”, (2) lifté : “Lifted Markov chain, comme défini par Chen, Lovász et Pak (1999)”, (3) ECMC: “event-chain Monte Carlo”.
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