J. Baz González
Los campos de Markov gaussianos sobre grafos son muy utilizados en algunas áreas de aplicación como tratamiento de imágenes o geoestadística. Como consecuencia, una variedad de métodos relacionados con el ajuste y predicción de este tipo de modelos ha sido desarrollado. Sin embargo, para los procesos simplemente markovianos sobre versiones topológicas de grafos, un tipo de proceso estocástico que se puede ver como la extensión continua de los campos de Markov gaussianos, no existen métodos consolidados para abordar esta tarea. En esta charla se plantea el problema de la inferencia de procesos simplemente markovianos sobre versiones topológicas de grafos, partiendo de una muestra aleatoria simple asociada a un subconjunto de puntos del mismo. En particular, se presenta un método basado en la construcción utilizando caminos localmente inyectivos y se discuten sus principales aplicaciones, fortalezas y limitaciones.
Palabras clave: Markov, independencia condicional, procesos estocásticos, inferencia
Programado
GT17 Procesos Estocásticos y sus Aplicaciones I
7 de junio de 2022 12:00
A24
