Магистратура 2024/2025

Марковские цепи

Статус: Курс обязательный (Математика машинного обучения)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Левин Илья Валерьевич, Самсонов Сергей Владимирович

Прогр. обучения: Математика машинного обучения

Язык: английский

Кредиты: 6

Course Syllabus

Abstract

The course is an introduction to the theory of Markov chains, an area of modern probability theory widely used in applications. In this course, we will start from the theory of finite state space Markov chains and continue with the general case of Markov chains with arbitrary state space. We will cover various ergodicity results for Markov kernels and relations between them, central limit theorem for Markov chains, and applications of Markov chains. In terms of applications, we will consider the Markov Chain Monte Carlo methods and study some most classical examples of algorithms of this family.