Случайные процессы приложения 2025/26: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 26: Строка 26:
* [TBD] - Конспект лекций (last update: TBD)
* [TBD] - Конспект лекций (last update: TBD)


== Homeworks ==
== Домашние задания ==
TBD
TBD



Версия от 16:21, 21 января 2026

Лектор и семинаристы

Лектор Алексей Наумов [anaumov@hse.ru] T924
Лектор Сергей Самсонов [svsamsonov@hse.ru] T904

О курсе

В рамках курса будут изложены основы теории случайных процессов и стохастического интегрирования. В качестве основного приложения данной теории выбраны стохастические дифференциальные уравнения и их применения к задачам генеративного моделирования и сэмплинга (генерации данных из заданного распределения). Присоединяйтесь к группе в телеграмме Ссылка.

Схема оценки

The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :

  • OHW for the hometasks
  • OExam for the final exam

The formula for the final grade is

  • OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam

with the usual (arithmetical) rounding rule.

Материалы курса

  • [1] - Видеозаписи лекций текущего академического года
  • [TBD] - Конспект лекций (last update: TBD)

Домашние задания

TBD

Exam

TBD

Recommended literature

  • Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
  • Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
  • Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.