Cadenas de Markov

Este curso proporciona una introducción profunda a las cadenas de Markov, un tipo de proceso estocástico que modela sistemas cuya evolución futura depende únicamente de su estado actual, sin tener en cuenta su historial pasado. Las cadenas de Markov tienen aplicaciones en múltiples campos, incluyendo finanzas, biología, optimización, inteligencia artificial y sistemas de colas. Los estudiantes aprenderán los conceptos fundamentales, cómo modelar problemas reales utilizando cadenas de Markov, y cómo interpretar los resultados de los análisis.

Objetivos del Curso:

1. Comprender los principios de las cadenas de Markov, incluyendo las cadenas en tiempo discreto y continuo.

2. Modelar sistemas reales utilizando cadenas de Markov para evaluar probabilidades de transición entre estados.

3. Analizar el comportamiento a largo plazo de las cadenas de Markov mediante cálculos de estados estacionarios y absorción.

4. Aplicar cadenas de Markov en áreas como predicción de eventos futuros, optimización de procesos, y gestión de riesgos.