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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2018/2019
Tipo incarico Dottorato
Insegnamento 095929 - MONTECARLO-MARKOV CHAINS STATISTICAL METHODS
Docente Venuti Giovanna
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Dottorato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
MI (1378) - INGEGNERIA AMBIENTALE E DELLE INFRASTRUTTURE / ENVIRONMENTAL AND INFRASTRUCTURE ENGINEERINGAZZZZ095929 - MONTECARLO-MARKOV CHAINS STATISTICAL METHODS

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

The integrated course (Mod. A - Venuti G. + Mod. B - Reguzzoni M.) aims at giving an overview of statistical methods for data simulations and their use in the solution of optimization problems.

. The first part of the course (Venuti G.) will be devoted to a quick review of the basics, followed by a description of sampling techniques. An introduction to Markov Chains theory will conclude this modulus.
. The second part of the course (Reguzzoni M.) will deal with Metropolis algorithms, Gibbs Sampler, stochastic optimization and numerical examples.

 

 

 


Note Sulla Modalità di valutazione

Students are invited to develop a project applying the course methods to their own research field.

The evaluation will be based on a presentaion about the above project or, alternatively, on an oral exam.


Intervallo di svolgimento dell'attività didattica
Data inizio
Data termine

Calendario testuale dell'attività didattica

The course schedule will be defined with students. 

Orientatively, 8 lectures/laboratories will be held covering the following topics:

- Discrete and continuous random variables sampling  - 4 hours (VENUTI)

- Monte Carlo methods - 2 hours (VENUTI)

- Markov chains - 4 hours (VENUTI)

- Examples with matlab - 4 hours (VENUTI)

- Metropolis and Gibbs sampler - 4 hours (REGUZZONI)

- Optimization problems - 4 hours  (REGUZZONI)

- Markov random fields  - 4 hours (REGUZZONI)

- Examples with matlab - 4 hours (REGUZZONI)

 


Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaF. Sansò, M. Reguzzoni, D. Triglione, Metodi Monte Carlo e delle Catene di Markov: una introduzione, Editore: Maggioli editore, Anno edizione: 2011
Risorsa bibliografica obbligatoriaC.P. Robert, G. Casella, Monte Carlo Statistical Methods, Editore: Springer text in Statistics, Anno edizione: 2004
Risorsa bibliografica obbligatoriaA. Papoulis, S.U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, Editore: McGraw-Hill, Anno edizione: 2001

Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
22.0
esercitazione
0.0
laboratorio informatico
8.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Inglese
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese

Note Docente
schedaincarico v. 1.6.6 / 1.6.6
Area Servizi ICT
24/07/2021