Progetti e tesine Metodi PS

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Progetti

Catene di Markov in tempo discreto. Catene reversibili. Esempi di implementazione dell'algoritmo di Metrolpolis e del Simulated Annealing


Processi con rinnovo e rigenerativi. Simulazione di code GG1. Controllo dei teoremi limite.


Processi di rinnovo con premio e cumulativi. Simulazione di esempi.Controllo
dei teoremi limite.


Catene di Markov in tempo continuo. Simulazione di code MM1 e MMs. Controllo delle probabilita' invarianti.


Tesine (su materiale fornito dal docente)

Generalita' sulle code. Reti di code e teorema di Jackson

Generalita' sulle catene di Markov in tempo discreto. Hidden Markov Models.

Generalita' sulle catene di Markov in tempo discreto. IFSP

Stimatori di Massima Verosimiglianza e stimatori Bayesiani. Statistical Pattern Recognition


MODALITA' DI ESAME

Il lavoro puo' essere svolto anche in gruppo (max 3 persone)
La data dell'esame viene concordata con il docente.
Una settimana prima dell'esame va consegnata una relazione, che puo' essere
collettiva per ogni gruppo.
L'esame sara' individuale e consistera' in una prima parte riguardante
le nozioni di base fornite durante il corso, con particolare riferimento a quelle
richiamate nel lavoro svolto, ed in una seconda parte riguardante il progetto
o la ricerca svolti autonomamente.
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Progetti

Catene di Markov in tempo discreto. Catene reversibili. Esempi di implementazione dell'algoritmo di Metrolpolis e del Simulated Annealing


Processi con rinnovo e rigenerativi. Simulazione di code GG1. Controllo dei teoremi limite.


Processi di rinnovo con premio e cumulativi. Simulazione di esempi.Controllo
dei teoremi limite.


Catene di Markov in tempo continuo. Simulazione di code MM1 e MMs. Controllo delle probabilita' invarianti.


Tesine (su materiale fornito dal docente)

Generalita' sulle code. Reti di code e teorema di Jackson

Generalita' sulle catene di Markov in tempo discreto. Hidden Markov Models.

Generalita' sulle catene di Markov in tempo discreto. IFSP

Stimatori di Massima Verosimiglianza e stimatori Bayesiani. Statistical Pattern Recognition


MODALITA' DI ESAME

Il lavoro puo' essere svolto anche in gruppo (max 3 persone)
La data dell'esame viene concordata con il docente.
Una settimana prima dell'esame va consegnata una relazione, che puo' essere
collettiva per ogni gruppo.
L'esame sara' individuale e consistera' in una prima parte riguardante
le nozioni di base fornite durante il corso, con particolare riferimento a quelle
richiamate nel lavoro svolto, ed in una seconda parte riguardante il progetto
o la ricerca svolti autonomamente.
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