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Markov chains Gibbs fields

Libro adottato a Padova, a.a. 2025/2026 · 2 canali

«Markov chains Gibbs fields» è adottato per Introduction To Stochastic Processes dal prof. Bernardo D'Auria (Mathematics – sede di Padova, Scienze Statistiche – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Markov chains Gibbs fields, Monte Carlo simulation and queues , Autori: Brémaud,Pierre, Luogo: Berlin, Anno: 2020, Editore: Springer, Note: --

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Introduction To Stochastic Processes – Prof. Bernardo D'Auria Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 8 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Definizione di processo stocastico. Probabilità condizionata, valore atteso condizionato e indipendenza condizionata. Catene di Markov a tempo discreto: definizione, matrice di transizione, leggi congiunte e proprietà di Markov. Random walk e principali proprietà. Catene ricorrenti, positivamente ricorrenti e transienti. Criterio della matrice potenziale. Tempi di arresto e proprietà di Markov forte.

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Introduction To Stochastic Processes – Prof. Bernardo D'Auria Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-82) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Definizione di processo stocastico. Probabilità condizionata, valore atteso condizionato e indipendenza condizionata. Catene di Markov a tempo discreto: definizione, matrice di transizione, leggi congiunte e proprietà di Markov. Random walk e principali proprietà. Catene ricorrenti, positivamente ricorrenti e transienti. Criterio della matrice potenziale. Tempi di arresto e proprietà di Markov forte.

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