Procesos Estocásticos Discretos (Galager)
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Los procesos estocásticos discretos son esencialmente sistemas probabilísticos que evolucionan en el tiempo a través de cambios aleatorios que ocurren a intervalos discretos fijos o aleatorios. Este curso tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a adquirir tanto los principios matemáticos como la intuición necesarios para crear, analizar y comprender modelos perspicaces para una amplia gama de estos procesos. La gama de áreas para las que son útiles los modelos de procesos estocásticos discretos se expande constantemente e incluye muchas aplicaciones en ingeniería, física, biología, investigación de operaciones y finanzas.
Materia Frontal
1: Introducción y Revisión de Probabilidad
2: Procesos de Poisson
3: Cadenas de Markov de Estado Finito
4: Procesos de Renovación
5: Cadenas Markov de estados contables
6: Procesos de Markov con espacios estatales contables
7: Caminatas Aleatorias, Grandes Desviaciones y Martingales
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Miniatura: colas en tándem: Una cola M/M/1 estable tiene una salida de Poisson a la velocidad de entrada. La siguiente cola también tiene una salida de Poisson a ese ritmo. (Imagen de MIT OpenCourseWare, adaptada de las notas del curso del profesor Robert Gallager.)

