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Variable length Markov chains and dynamical sources
Peggy Cénac 1, Brigitte Chauvin 2, Frédéric Paccaut 3, Nicolas Pouyanne ( ) 2
(16/07/2010)

Infinite random sequences of letters can be viewed as stochastic chains or as strings produced by a source, in the sense of information theory. The relationship between Variable Length Markov Chains (VLMC) and probabilistic dynamical sources is studied. We establish a probabilistic frame for context trees and VLMC and we prove that any VLMC is a dynamical source for which we explicitly build the mapping. On two examples, the ``comb'' and the ``bamboo blossom'', we find a necessary and sufficient condition for the existence and the unicity of a stationary probability measure for the VLMC. These two examples are detailed in order to provide the associated Dirichlet series as well as the generating functions of word occurrences.
1 :  Institut de Mathématiques de Bourgogne (IMB)
CNRS : UMR5584 – Université de Bourgogne
2 :  Laboratoire de Mathématiques de Versailles (LM-Versailles)
CNRS : UMR8100 – Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
3 :  Laboratoire Amiénois de Mathématique Fondamentale et Appliquée (LAMFA)
CNRS : UMR6140 – Université de Picardie Jules Verne
LMV, UMR 8100;IMB, UMR 5584;LAMFA, UMR 6140
Mathématiques/Probabilités

Mathématiques/Systèmes dynamiques
Variable length Markov chains – Dynamical systems of the interval – Dirichlet series – Occurrences of words – Probabilistic dynamical sources
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ccppArXiv16jul10.pdf(830.4 KB)

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