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Un'accurata introduzione ai processi di Markov a tempo discreto, spiegata in maniera semplice, logica e funzionale. Teoremi fondamentali, scomposizioni in classi delle catene piů complesse, calcolo delle probabilitŕ che si tocchi una classe, stati taboo, classificazioni per stati e classi, distribuzioni invarianti, convergenza all'equilibrio, come percorrere una catena di Markov all'indietro. Con esempi e applicazioni a fenomeni reali.