Catene di Markov e applicazioni algoritmiche

Autori

Massimiliano Goldwurm
Università degli Studi Milano
ORCID logo https://orcid.org/0000-0003-0903-4699
Keywords: algoritmi probabilistici, catene di Markov finite, generazione casuale, metodi Markov Chain Monte Carlo

Scheda

Le catene di Markov rappresentano un argomento di studio classico, di carattere matematico e probabilistico, che ha trovato un grande numero di applicazioni in varie discipline, dall’informatica alla matematica, dalla fisica alla biologia e alle scienze naturali, dalla sociologia all'economia e in molti altri contesti. Esempi tipici di modelli markoviani riguardano l'analisi e l’interpretazione di sequenze di DNA, il riconoscimento di segnali vocali, il disegno di procedure di esplorazione e analisi della rete web. In un ambito informatico e soprattutto algoritmico le catene di Markov hanno dato origine ai cosiddetti metodi Markov Chain Monte Carlo (MCMC), che consentono di definire algoritmi probabilistici di approssimazione per problemi difficili dal punto di vista computazionale. Questo testo presenta le catene di Markov e alcune loro applicazioni algoritmiche in uno stile matematico con un taglio principalmente didattico, rivolto in particolare agli studenti dei corsi di laurea magistrale a carattere scientifico delle università italiane. 

Downloads

I dati di download non sono ancora disponibili.

Biografia autore

Massimiliano Goldwurm, Università degli Studi Milano

ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica nel 1988. In seguito è stato ricercatore e professore universitario nel medesimo settore. Dal 2015 è professore ordinario presso il dipartimento di matematica di Unimi. Svolge attività di ricerca nell’area dell’informatica teorica e in particolare nei settori dei linguaggi formali, dell’analisi di algoritmi e della complessità computazionale, applicando principalmente metodi probabilistici e analitici. A partire dal 1992 è stato titolare di vari insegnamenti in corsi di laurea triennale e magistrale di informatica e di matematica riguardanti gli algoritmi e le strutture dati, i metodi probabilistici, la calcolabilità e la complessità computazionale. 

Pubblicato
gennaio 31, 2024
Discipline
Licenza Creative Commons License

Questo lavoro è fornito con la licenza Creative Commons Attribuzione - Condividi allo stesso modo 4.0.

Dettagli sul formato di pubblicazione: PDF

PDF
ISBN-13 (15)
979-12-5510-101-7