Аннотация:
Если раз за разом подбрасывать монетку, то результат очередного подбрасывания никак не зависит от предыдущих. А что получится, если мы будем бродить по (достаточно сложному) графу, каждый раз кидая монетку или кубик, чтобы решить, по какому ребру переходить в следующую вершину? Получится один из модельных примеров для очень широкого и полезного класса процессов – цепей Маркова.
Эти простые случайные процессы имеют множество применений как статистические модели процессов реального мира. Впрочем, постоянно растущий размер изучаемых моделей делает вопрос их поведения (в частности, скорость перемешивания) в зависимости от размера систем живой и центральной частью современной теории вероятности.
Программа курса введение в цепи Маркова;
алгоритм Метрополиса–Гастингса;
каплинг;
тасование карт.
Обратная связь: