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Metodi Probabilistici per L'Informatica – Statale di Milano

Università degli Studi di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

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 · Informatica - magistrale ›

Testo principale

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

Uno a scelta tra questi 6:

Iosifescu – Finite Markov Processes and their ApplicationsVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Häggström. Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, LondonVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Mitzenmacher – Probability and ComputingVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hromkovic – Design and Analysis of Randomized AlgorithmsVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Seneta – Non-negative Matrices and Markov ChainsVai 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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