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Study mode:
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1
Introdução
2
Definição de Cadeia de Markov
3
Matriz de Transição
4
Recorrência Aleatória
5
Complemento Marcoviano
6
Observação sobre filtrações
7
Observação sobre acoplamentos finitos
8
Acompanhamento independente
9
Acoplamento independente
10
Quando usar o acoplamento independente?
11
Tempo acompanhante
12
Prova
Description:
Explore a aula de mestrado sobre Cadeias de Markov ministrada pelo Professor Milton Jara no Instituto de Matemática Pura e Aplicada. Aprofunde-se em conceitos como matriz de transição, recorrência aleatória, complemento Marcoviano, filtrações e acoplamentos finitos. Examine o uso de acoplamentos independentes e tempo acompanhante, com base no livro "Markov Chains and Mixing Times" de Levin, Peres e Wilmer. Ideal para estudantes com conhecimento básico de probabilidade e álgebra, esta aula faz parte de um curso mais amplo que abrange aplicações da teoria de Cadeias de Markov em pesquisas recentes.

Mestrado: Cadeia de Markov - Aula 15

Instituto de Matemática Pura e Aplicada
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