Monte Carlo y Dinámica Molecular - Clase 4

Docentes

• Ernesto Medina, (Univeresidad San Francisco de Quito, Ecuador)

Objetivos de la clase

• Teoremas Limite en probabilidades y sus consecuencias
• Ejemplos prácticos de evolución de una distribución de probabilidad
• Cadenas de Markov
• Caminante aleatorio por cadenas de Markov

Al finalizar estos contenidos

Tras desarrollar esta sesión y dedicar las horas de trabajo independiente cada estudiante debe estar en capacidad de:

• Comprender como hallar la distribución de la suma de variables aleatorias
• Comprender el concepto de cadenas de Markov
• Abordar problemas estocásticos como difusión con cadenas de Markov

Actividades preparatorias

• Revisitar clases previas

Material de apoyo

PDF de la clase

Video de la clase

Actividades luego de la clase

• Se plantearan problemas teórico/computacionales a ser resueltos por los estudiantes a ser entregados para la siguiente clase.