Università degli Studi Roma Tre

          Seminari di Fisica Matematica

Dipartimento di Matematica
 

 

 
 
 
 
 
 
 

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2010-11/
Seminari A.A. 2010-2011
 
 
I Seminari si svolgono il martedì alle 14:30 nell'aula 311 del Dipartimento di Matematica (salvo diversa indicazione)
 
 
Relatore
Titolo
Data
 
 
 
Francesco Cellarosi
Princeton University
19 Luglio 2011
 
 
 
Karol Kozlowski
DESY
30 Giugno 2011
(giovedì)
 
 
 
Elena Pulvirenti
Università di
Roma Tre
26 Giugno 2011
(giovedì aula 211)
 
 
 
Antonio Di Carlo
Università di
Roma Tre
12 Aprile 2011
 
 
 
Yuri Kondratiev
Universität Bielefeld
Kawasaki type dynamics for IPS in continuum
01 Marzo 2011
 
 
 
Michela Procesi
Università di Napoli
"Federico II"
22 Febbraio 2011
 
 
 
Ioannis Anapolitanos
Toronto University
11 Febbraio 2011
(venerdì)
 
 
 
Kevin Schnelli
ETH Zurich
08 Febbraio 2011
 
 
 
Daniel Egli
ETH Zurich
01 Febbraio 2011
 
 
 
Michele Correggi
CIRM
Università di Trento
18 Gennaio 2011
 
 
 
Enrico Valdinoci
Università di Roma "Tor Vergata"
09 Novembre 2010
 
 
 
Serena Cenatiempo
Università di Roma "La Sapienza"
02 Novembre 2010
 
 
 
Livia Corsi
Università di
Roma Tre
27 Ottobre 2010
(mercoledì ore 16.00)
 
 
 
Eva Löcherbach
Université de
Cergy-Pointoise
05 Ottobre 2010
(ore 15.00)
 
 
Abstract
ritorna
Consider a random field on Zd with finite spin space where the spin at each site depends on a "random" number of neighborhood symbols. We call this neighborhood the "context" of the site in analogy with the notion of variable-length Markov chains defined by context-trees in one dimension. Our motivation is two-fold : on the one hand we are aiming at finding a parsimonious description of our data by using higher order Markov dependencies if needed, and using lower order dependencies if possible. This is in the spirit of an extension to d dimensions of the Minimum description length principle introduced by Rissanen 1983. In a second step we introduce an estimator of the length of the context. We prove the consistency of the estimator and give precise error bounds for the probability of over- and underestimation.