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Tiempos de mezcla de cadenas de Markov (L) - Teoría de tiempos de mezcla de cadenas de Markov

Segundo cuatrimestre 2023

Novedades


  • 23/8: La clase del 24 de agosto será virtual en el aula de Zoom 02 del DM, a partir de las 10 hs. Comparto los datos de conexión por email. La clase será grabada.
  • 21/8: Del 22 de agosto al 10 de septiembre estará abierta la inscripción de materias en el SIU-Guaraní.
  • 21/8: La clase del 22 de agosto será virtual, de 11 a 13 hs., en el aula de Zoom 01 del DM. Por favor escríbanme si tienen dudas sobre cómo conectarse. La clase será grabada.
  • 16/8: El jueves 17 de agosto no habrá clases.
  • 9/8: Las clases comienzan el martes 15 de agosto, aula a confirmar. Ese día determinaremos la distribución del horario en clases teóricas y prácticas.

Horarios, docente y aulas

Teórica
Ma: 11 a 13
Ju: 10 a 12
Inés Armendáriz Ma: Aula 1114
Ju:  Aula  1113
Pab: 0
Práctica
Ma: 10 a 11
Ju: 12 a 13
Inés Armendáriz Ma: Aula 1114
Ju:  Aula  1113
Pab: 0

Prácticas

Correlatividades

  • Licenciatura en Matemática: Probabilidad y Estadística (final), Análisis real/Medida y Probabilidad (TPs)
  • Licenciatura en Ciencias de Datos: Probabilidad (final), Álgebra lineal computacional (final)

Programa

  • Introducción a las cadenas de Markov en espacios finitos
    (1) Cadenas de Markov en espacios finitos, (2) Aperiodicidad e irreducibilidad, (3) Distribuciones invariantes, (4) Reversibilidad y reversión del tiempo, (5) Teorema ergódico, (6) Ejemplos
  • Métodos de Montecarlo
    (1) Dinámica Metrópolis, (2) Dinámica Glauber
  • Mezclado en cadenas de Markov
    (1) Distancia de variación total, (2) Tiempo de mezcla y cutoff, (3) Método de acoplamiento, (4) Tiempos de parada en cadenas de Markov. Tiempos de parada estacionarios. Ejemplos, (5) Cotas inferiores para tiempos de mezcla
  • Métodos espectrales
    (1) Descomposición espectral, (2) Tiempo de relajación, (3) Ejemplos de aplicación a paseos aleatorios
  • Métodos geométricos
    (1) Formas de Dirichlet. Métodos variacionales, (2) Desigualdades de Poincaré, (3) Razón del cuello de botella (Desigualdad de Cheeger), (4) Método de Wilson
  • Acoplamiento desde el pasado
    (1) Algoritmo de Propp y Wilson, (2) Modelo de Ising y dinámica de Glauber
  • Martingalas y conjuntos de evolución (si el tiempo lo permite)
    (1) Definiciones y propiedades, (2) Teorema de tiempo de parada opcional, (3) Conjuntos de evolución. Construcción de tiempos de parada estacionarios

Bibliografía

  • David Aldous and James Allen Fill.Reversible Markov Chains and Random Walks on Graphs, 2002. Unfinished monograph, recompiled 2014.
  • Olle Häggström. Finite Markov chains and algorithmic applications , volume 52 of London Mathematical Society Student Texts. Cambridge University Press, Cambridge, 2002.
  • D.A. Levin and Y. Peres. Markov Chains and Mixing Times. MBK. American Mathematical Society, 2017.
  • J. R. Norris. Markov chains , volume 2 of Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Cambridge University Press, Cambridge, 1998. Reprint of 1997 original.
  • Justin Salez.Mixing times of Markov chains. Lecture notes, Université Paris-Dauphine-CEREMADE.
  • Perla Sousi.Mixing times of Markov chains. Lecture notes, Statistical Laboratory, DPMMS, University of Cambridge, 2020.
Created by iarmend
Last modified 2023-11-13 01:12 PM
 
 

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