| MAD793-Cadeias de Markov | | Introdução a cadeias de Markov: Conceitos básicos. Distribuição estacionária. Reversibilidade. Passeios aleatórios em grafos. Classificação de estados. Exemplos clássicos. Cadeias de Metropolis e Glauber. Convergência e
relaxamento ao equilíbrio. Acoplamento e convergência em distribuição. Tempo de mistura. Teorema ergódico. Outros tópicos de acordo com interesses do instrutor e da turma, tais como: Cadeias de Markov reversíveis em redes. Conexão entre teoria do potencial em Cadeias de Markov e redes elétricas. Aplicações em combinatória, estatística, mecânica estatística e otimização. Cut-off e metaestabilidade. Processos de Poisson e variações. Cadeias de Markov a tempo contínuo. Teoria da renovação. |
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