2026-04-13T04:12:34Zhttps://recercat.cat/oai/request

oai:recercat.cat:10459.1/637552024-12-05T22:11:18Zcom_2072_3622col_2072_479130

00925njm 22002777a 4500 dc Zaragoza Ramírez, Alba author 2011-04-12T17:51:21Z 2007-04-06 2006-02-22 2007-04-06 En el estudio de las cadenas de Markov la clasificación de los estados es una de lascaracterísticas más importantes ya que de ella van a depender otras propiedades comoson por ejemplo la convergencia de la sucesión formada por las potencias n-ésimas dela matriz de transición asociada y por lo tanto su comportamiento asintótico. Este problema se ha abordado desde el campo de la computación natural mediante dosalgoritmos biológicos basados en ADN y mediante el diseño de dos P sistemas. Ambasmetodologías de computación natural son aleatorias si bien mientras que con ADN seobtienen resultados aleatorios, estimaciones, con los P sistemas se obtienencálculos exactos. Por el contrario, la ventaja que presentan los algoritmos basadosen ADN es que hoy en día ya pueden llevarse a la práctica si bien cabe perfeccionarde manera substancial las técnicas de laboratorio. Finalmente remarcar que lacomputación natural abre la puerta a un nuevo e interesante modelo de computación que exige un cambio en la forma de pensar. http://hdl.handle.net/10459.1/63755 cadenes de markov operacions algebraiques operacions biologiques computació natural Estadística i investigació operativa 311 51 Contribuciones al estudio de cadenas de Markov finitas mediante computación natural