Introduction to Markov Chains

Introduction to Markov Chains

Einband:
Kartonierter Einband
EAN:
9783528069865
Untertitel:
With Special Emphasis on Rapid Mixing
Autor:
Ehrhard Behrends
Herausgeber:
Vieweg+Teubner Verlag
Auflage:
2000
Anzahl Seiten:
248
Erscheinungsdatum:
29.11.1999
ISBN:
3528069864

Dieses Buch in englischer Sprache beschäftigt sich mit dem seit einigen Jahren intensiv untersuchten Gebiet schnell mischender Markovketten, eine vergleichbare Veröffentlichung gibt es bisher nicht. Der erste Teil eignet sich auch als Einführung in die wichtigsten Begriffe und Tatsachen der Theorie der Markovketten auf endlichen Mengen. Das Buch ist so geschrieben, daß man sich alles im Selbststudium erarbeiten kann und daß es als Grundlage für ein Seminar oder eine Spezialvorlesung verwendbar ist.



Aktuelles aus der Theorie der Markovketten

Autorentext
Prof. Dr. Ehrhard Behrends ist am Fachbereich Mathematik der Freien Universität Berlin tätig.

Klappentext
The aims of this book are threefold: We start with a naive description of a Markov chain as a memoryless random walk on a finite set. This is complemented by a rigorous definition in the framework of probability theory, and then we develop the most important results from the theory of homogeneous Markov chains on finite state spaces. Chains are called rapidly mixing if all of the associated walks, regardles of where they started, behave similarly already after comparitively few steps: it is impossible from observing the chain to get information on the starting position or the number of steps done so far. We will thoroughly study methods which have been proposed in the last decades to investigate this phenomenon. A number of examples will be studied to indicate how the methods treated in this book can be applied.

Inhalt
Besides the investigation of general chains the book contains chapters which are concerned with eigenvalue techniques, conductance, stopping times, the strong Markov property, couplings, strong uniform times, Markov chains on arbitrary finite groups (including a crash-course in harmonic analysis), random generation and counting, Markov random fields, Gibbs fields, the Metropolis sampler, and simulated annealing. With 170 exercises.


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