Processi stocastici
Corso della Scuola di Dottorato in Scienza ed Alto Tecnologia - Dottorato in Informatica - Università di Torino
A.a. 2007-2008
Docenti: Gianfranco Balbo, András Horváth
Materiale del corso:
- Lucidi:
- Lezione 1: basic definitions, basic tools, Bernoulli processes
- Lezione 2: discrete time Markov chains: definitions, transient solution, state classification, limiting behavior
- Lezione 3: discrete time Markov chains: first passage times, lumpability
- Lezione 4: exponential distribution, Poisson process
- Lezione 5: continuous time Markov chains 1
- Lezione 6: continuous time Markov chains 2
- Lezione 7: maximum likelihood estimation, the (Monte Carlo) EM method
- Lezione 8: hidden Markov models
- Lezione 9: renewal processes
- I seguenti libri sono disponibili in biblioteca:
- Vidyadhar G. Kulkarni, Modeling and analysis of stochastic systems
- Erhan Cinlar, Introduction to stochastic processes