The search session has expired. Please query the service again.
En este trabajo se estudia la eficiencia de un conjunto de algoritmos, exactos e iterativos, para el problema de obtener la distribución estacionaria de una cadena de Markov homogénea, irreducible y finita. Se presentan los resultados computacionales obtenidos al resolver problemas de diferentes tipos y tamaños, aleatoriamente generados, así como el tratamiento estadístico realizado sobre los mismos. Se ha comparado la estabilidad de estos algoritmos frente a la pérdida de irreducibilidad y la existencia...
Identifying words with unexpected frequencies is an important
problem in the analysis of long DNA sequences. To solve it,
we need an approximation of the distribution of the number of
occurrences N(W) of a word W. Modeling DNA sequences with
m-order Markov chains, we use the Chen-Stein method to obtain
Poisson approximations for two different counts. We approximate
the “declumped” count of W by a Poisson variable and the
number of occurrences N(W) by a compound Poisson variable.
Combinatorial...
Se analizan las condiciones bajo las cuales un modelo de aprendizaje no lineal (modelo beta) con dos operadores y reforzamiento no contingente simple es una sub(super)martingala en el supuesto de que todas las respuestas sean reforzadas, generalizándose al caso de ausencia de reforzamiento.Las condiciones establecidas, que nos conducen a 23 casos posibles, permiten analizar exhaustivamente el comportamiento asintótico del modelo y compararlo con la clasificación de Norman.
Currently displaying 1 –
5 of
5