Metodi Probabilistici per L'Informatica – prof. Massimiliano Goldwurm

Informatica - magistrale · Università degli Studi di Milano · esame facoltativo · 6 CFU · canale unico

Testi d'esame di Metodi Probabilistici per L'Informatica del prof. Massimiliano Goldwurm, canale unico, corso di laurea in Informatica - magistrale (Laurea magistrale (LM-18)), Università degli Studi di Milano, esame facoltativo · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Massimiliano Goldwurm – Catene di Markov e applicazioni algoritmiche; Università degli Studi di Milano, anno accademico…; Gnedenko – The theory of Probability; Iosifescu – Finite Markov Processes and their Applications; Häggström. Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, London; Mitzenmacher – Probability and Computing; Hromkovic – Design and Analysis of Randomized Algorithms; Seneta – Non-negative Matrices and Markov Chains; Woess – Catene di Markov e teoria del potenziale….

Metodi Probabilistici per L'Informatica – Prof. Massimiliano Goldwurm Canale unico

Corso di laurea: Informatica - magistrale · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 4 testi (9 libri tra cui scegliere)

Testo principale

Massimiliano Goldwurm – Catene di Markov e applicazioni algoritmiche Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Università degli Studi di Milano, anno accademico…Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Altri testi di consultazione

Gnedenko – The theory of Probability Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Uno a scelta tra questi 6:

Iosifescu – Finite Markov Processes and their Applications Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Häggström. Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, London Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Mitzenmacher – Probability and Computing Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Hromkovic – Design and Analysis of Randomized Algorithms Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Seneta – Non-negative Matrices and Markov Chains Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Woess – Catene di Markov e teoria del potenziale…Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Dispense disponibili al sito MyAriel citato sopra (o quelli degli anni precedenti):
M. Goldwurm, Compendio di calcolo delle probabilità, dispense ausiliarie dedicate alle nozioni introduttive di probabilità e ad alcuni argomenti avanzati

Argomenti del programma: 1. Richiami di calcolo delle probabilità. Variabili aleatorie discrete e continue, funzioni densità e distribuzione, momenti, esempi classici. Disuguaglianze di Markov e di Chebychev. Disuguaglianza di Chernoff e sue applicazioni. 2. Introduzione agli algoritmi probabilistici. Classificazione: algoritmi Las Vegas, 1-sided error, a errore limitato e illimitato. Metodi di riduzione della probabilità di errore. 3.

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