Miniatura

Fitxers

tfg_gomezdelpulgar_martinez_ariadna.pdf (1.16 MB)

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

2022-06-13

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Ariadna Gómez del Pulgar Martínez, 2022
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/189765

Markov chains and Markov chain Monte Carlo methods

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

[en] The aim of this project is to thoroughly study the main properties of discretetime Markov chains with finite state spaces and one of its applications that finds greatest usage, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, which are simulation tools to estimate integrals and sample from distributions. A brief description of regular Monte Carlo is included to introduce and understand MCMC. Aside from the theoretical description and algorithms, practical considerations to take into account when implementing MCMC, such as the thermalization of chains and determining the number of iterations, are included as well. A simple example of the calculation of $\Gamma(3 / 2)$ is executed so as to illustrate the functioning and performance of MCMC.

Descripció

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2022, Director: Carles Rovira Escofet

Matèries

Mètode de Montecarlo, Treballs de fi de grau, Probabilitats, Processos de Markov, Anàlisi numèrica

Matèries (anglès)

Monte Carlo method, Bachelor's theses, Probabilities, Markov processes, Numerical analysis

Citació

Col·leccions

Treballs Finals de Grau (TFG) - Matemàtiques

Citació

ARIADNA, Gómez del pulgar martínez. Markov chains and Markov chain Monte Carlo methods. [consulta: 25 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/189765]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre