J. Baz González
Los campos de Markov son un tipo de proceso estocástico en el que los nodos de un grafo son el conjunto de índices y en el que las aristas determinan la estructura de independencia condicional entre las variables. En el caso gaussiano, la estructura del grafo impone patrones de ceros en la inversa de la matriz de covarianzas. Fijado un valor para una de las variables, típicamente la diferencia entre la distribución condicionada y la no condicionada es más grande si los nodos asociados están más cerca en el grafo. En este trabajo, se estudia la distancia de relajación de este tipo de procesos, definida como la distancia mínima en el grafo tal que todos los pares de variables aleatorias que están a al menos esa distancia cumplen que, dado un valor para una ellas, la distancia en variación total entre la distribución condicionada y no condicionada de la segunda es menor que cierto umbral. Esto se puede ver como una adaptación del concepto de tiempo de mezcla de cadenas de Markov.
Keywords: Campos de Markov gaussianos, variación total, independencia condicional
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Stochastic processes and their applications I
June 13, 2025 11:00 AM
Auditorio 2. Leandre Cristòfol