Comment simuler une chaîne de Markov et observer son état stable en Python ?

Construire la trajectoire aléatoire d'une chaîne de Markov à partir de sa matrice de transition, puis observer la convergence empirique vers l'état stable.

Choisissez une approche :

En itérant sur numpy.random.choice(range(r), p=M[etat_courant]) et en observant la convergence vers l'état stable
Simulation pas à pas d'une chaîne de Markov à partir de sa matrice de transition et estimation empirique de la loi stationnaire par fréquences de visite.