- Docente: Massimo Campanino
- Crediti formativi: 6
- SSD: MAT/06
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Lezioni in presenza (totalmente o parzialmente)
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Matematica (cod. 8208)
Valido anche per Laurea Magistrale in Informatica (cod. 8028)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente: - possiede le basi della teoria dei processi stocastici e conosce alcuni importanti processi stocastici e loro applicazioni; - e' in grado di risolvere alcuni problemi riguardanti processi stocastici.
Contenuti
Addività numerabile. Passeggiata aleatoria unidimensionale.
Funzione generatrice. Problema della rovina dei giocatori. Processi
di Galton Watson. Catene di Markov. Stati ricorrenti e transienti.
Distribuzioni stazionarie. Catene di Markov con tempo continuo.
Processo di Poisson. Processi di pura nascita. Processi di nascita
e morte. Processi semi-markoviani. Processi di code. Processi di
coda markoviani. Sistemi di code chiusi e aperti. Proprietà di
Jackson.
Testi/Bibliografia
S. Ross. Introduction to Probability Models. Academic Press.
W. Feller. An Introduction to Probability Theory and its
Applications. I Volume. Wiley.
Metodi didattici
Lezioni frontali.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica consiste in una prova orale.
La prova orale consiste in un colloquio, a partire da tre
domande, con lo scopo di accertare la comprensione dei
concetti fondamentali del corso, la capacità di risolvere semplici
esercizi e di svolgere semplici argomentazioni logiche.
Strumenti a supporto della didattica
Il corso è basato su lezioni frontali in cui verranno illustrati
una serie di modelli probabilistici rilevanti per le applicazioni
all'informatica con esempi di loro applicazioni e lo sviluppo di
semplici esercizi per familiarizzare gli studenti con
l'applicazione concreta dei modelli matematici introdotti.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Massimo Campanino