Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
MATEMATICA
Insegnamento
INTRODUZIONE AI PROCESSI STOCASTICI
SCO2046352, A.A. 2015/16

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2015/16

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATEMATICA
SC1172, ordinamento 2011/12, A.A. 2015/16
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Curriculum GENERALE [010PD]
Crediti formativi 8.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese INTRODUCTION TO STOCHASTIC PROCESSES
Sito della struttura didattica http://matematica.scienze.unipd.it/2015/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile CARLES ROVIRA ESCOFET

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Formazione modellistico-applicativa MAT/06 8.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 8.0 64 136.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/03/2016
Fine attività didattiche 15/06/2016
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 Introduzione ai Processi Stocastici - a.a. 2015/2016 01/10/2015 30/09/2016 ROVIRA ESCOFET CARLES (Presidente)
FERRANTE MARCO (Membro Effettivo)
CALLEGARO GIORGIA (Supplente)
DAI PRA PAOLO (Supplente)
FISCHER MARKUS (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Un corso di base in teoria della probabilita'
Conoscenze e abilita' da acquisire: Buona conoscenza della teoria dei processi di Poisson e dei processi di Markov a tempo continuo. Abilita' a risolvere anche
problemi avanzati ed esercizi relativi a questi processi.
Modalita' di esame: Eseme scritto
Criteri di valutazione: Homeworks (10%) - Esame finale (90%)
Contenuti: Definition and properties of a stochastic process.
A discrete example: the Branching Process.
Poisson process: main properties and applications. Extensions to other Point Processes.
Continuous-time Markov Processes: definition and basic properties.
Queueing Theory: basic examples and main results.
Renewal Theory: definitions, main properties and examples.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: 32 ore di teoria e 32 ore di esercizi
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
Testi di riferimento:
  • Resnick, Sidney I., Adventures in stochastic processesSidney Resnick. Boston \etc.!: Birkhauser, --.