Contribuciones al estudio de cadenas de Markov finitas mediante computación natural

• Autores: Alba Zaragoza Ramírez
• Directores de la Tesis: Maria Angels Colomer Cugat (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de Lleida ( España ) en 2007
• Idioma: español
• ISBN: 978-84-690-6397-2
• Depósito Legal: L-687-2007
• Tribunal Calificador de la Tesis: Mario de Jesús Pérez Jiménez (presid.) , Josep Maria Miret Biosca (secret.) , Francesc Andreu Rosselló Llompart (voc.) , Lluís Miquel Plà (voc.) , Fernando Sancho Caparrini (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen

  • 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.