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Populações emparelhadas com reclassificação periódica : aplicação a uma carteira de clientes

Roçadas, Cláudia Vanessa Rosa Leitão de Macedo
Fonte: Universidade Aberta de Portugal Publicador: Universidade Aberta de Portugal
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2008 POR
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Tese de Doutoramento em Matemática na especialidade de Modelação Estatística apresentada à Universidade Aberta; O objectivo central desta dissertação foi o estudo comparativo de populações abertas emparelhadas sujeitas a reclassificações periódicas. Tais populações estão divididas em subpopulações. Haverá emparelhamento se houver uma bijecção entre os conjuntos de subpopulações e quando os elementos duma dessas populações poderem transitar entre subpopulações se e só se o mesmo se verificar para as sub-populações correspondentes da outra população. Admitiremos que as reclassificações se fazem no início dos períodos juntamente com a classificação dos novos elementos. Assim as cadeias de Markov, com parâmetro discreto, surgem como o modelo matemático adequado para o estudo destas populações. É então possível mostrar, sob condições gerais, a existência de uma distribuição limite para as probabilidades dum elemento duma destas populações pertencer às várias sub-populações. Haverá pois estabilidade no que diz respeito às dimensões relativas das sub-populações. Esta estabilidade corresponde à existência dum vórtice estocástico, ver Guerreiro & Mexia (2003; 2004; 2008) e Guerreiro (2008). As distribuições limite de populações emparelhadas desempenham naturalmente um papel central na comparação das mesmas. Nesta dissertação consideramos duas populações emparelhadas...

Controle on-line da taxa média de defeitos por item produzido numa produção finita

Teixeira, Carla Simone de Lima; Medeiros, Pledson Guedes de; Ho, Linda Lee
Fonte: Associação Brasileira de Engenharia de Produção - ABEPRO; São Paulo Publicador: Associação Brasileira de Engenharia de Produção - ABEPRO; São Paulo
Tipo: Artigo de Revista Científica
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Este trabalho propõe uma abordagem para monitoramento da taxa média de defeitos por item produzido numa produção finita ou encomenda de N itens. A cada ciclo de m itens produzidos, inspecionam-se os últimos r itens. Em cada item inspecionado conta-se o número de defeitos e cada item é classificado como aprovado se o número de defeitos satisfizer o critério do limite de controle. Se todos os r itens forem aprovados, a produção continua, caso contrário interrompe-se a produção à procura de causas especiais. Os itens inspecionados são descartados somente quando há parada no processo. Após a produção de N itens, um lote adicional será produzido para completar a quantia encomendada, mas esses não passarão por inspeção. Será utilizada uma cadeia de Markov finita de estados discretos para determinar as probabilidades de mudança de estado. Elas são utilizadas nas expressões de custo para determinar a estratégia ótima de monitoração, que será obtida através da otimização de três parâmetros: intervalo amostral (m), tamanho da amostra retrospectiva (r) e o limite de controle (LC). Os parâmetros serão obtidos através de busca direta, de forma que se minimize a expressão do custo médio por item produzido. Um exemplo numérico ilustra a proposta; This paper proposes an approach for monitoring the average number of non-conformities per items in short-run productions of N items. After every m produced items...

Análise de filtros digitais implementados em aritmética de ponto fixo usando cadeias de Markov.; Analysis of fixed-point digital filters using Markov chains.

Almeida Neto, Fernando Gonçalves de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 18/02/2011 PT
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Uma forma de se reduzir o custo (em termos tanto de área de chip quanto de consumo de energia) de algoritmos de processamento de sinais é empregar aritmética de ponto fixo, usando o menor número de bits possível para se representar as variáveis e coeficientes necessários. Com isso, consegue-se reduzir a complexidade do hardware, levando a economias de energia e de área de chip em circuitos dedicados. A escolha do nível de quantização a que cada variável deve ser submetida depende de se conhecer o efeito da quantização de cada variável nas saídas do sistema, o que pode ser conseguido através de simulações (em geral lentas) ou por métodos analíticos. Este documento propõe avanços a uma nova metodologia de análise de algoritmos para processamento digital de sinais implementados em aritmética de ponto fixo, usando modelos baseados em cadeias de Markov. As contribuições desta dissertação são as seguintes: Filtros IIR de primeira e de segunda ordem são analisados via cadeia de Markov, pressupondo que a entrada possui uma função densidade de probabilidade conhecida. O modelo é desenvolvido de forma geral, de forma que pode ser considerada uma função de densidade de probabilidade qualquer. A saída dos filtros é usada para definir os estados da cadeia. O modelo via cadeia de Markov para o coeficiente do algoritmo LMS unidimensional é estendido para entrada correlacionada. Nesse caso...

Comparação entre os campeonatos de futebol brasileiro e italiano utilizando Cadeias de Markov

Seligman, Eduardo
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: application/pdf
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Os apreciadores de futebol e a imprensa especializada costumam discutir as diferenças entre o futebol brasileiro e europeu. O campeonato brasileiro é conhecido por sua imprevisibilidade, já os campeonatos europeus costumam ser dominados anualmente pelas equipes de maior poder financeiro. O presente estudo utilizou dados dos campeonatos brasileiro e italiano para investigar essas diferenças, utilizando, além do torneio, a qualidade das equipes e o local onde o jogo foi realizado. O estudo parte para comparações entre essas competições, através de uma modelagem utilizando cadeias de Markov, e mostra que o fator local da partida influencia mais no torneio brasileiro, enquanto que no campeonato italiano a qualidade das equipes merece maior destaque. Posteriormente, o estudo propõe modelos alternativos, testes de aderência e comparação entre esses modelos.; Football fans and specialized press often discuss the differences between Brazilian and European football. The Brazilian league is known for its unpredictability, the Europeans tend to be dominated annually by better-funded teams. This study used data from the Brazilian and Italian championships to pursue these differences, using not only the tournament where the game was played...

Aprendizagem estrutural de redes bayesianas pelo método de Monte Carlo e cadeias de Markov

Costa, Felipe Schneider
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 90 p.| il., grafs., tabs.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013.; Esta dissertação aborda a aplicação dos métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov na aprendizagem de estruturas de redes Bayesianas. Estes métodos têm se mostrado extremamente eficientes nos cálculos aproximados de problemas nos quais é impossível obter uma solução exata. Neste sentido, apresenta um método para gerar estruturas de redes Bayesianas a partir dos dados para que possam ser utilizadas para realizar consultas sobre o domínio do problema e também que permitam extrair conhecimento sobre o problema através dos modelos gráficos gerados. Inicialmente, através do uso de técnicas de verificação de independência condicional entre os nós da rede, alguns vértices (conexões entre os nós) da estrutura inicial foram fixados e não mais alterados, visando minimizar o uso de recursos computacionais. Após fixar esses vértices, o próximo passo consistiu em construir uma estrutura inicial de rede (conectar os demais nós da rede não fixados no passo anterior) a ser alterada durante toda a execução do algoritmo. Para isso, foram utilizados algoritmos de busca heurística. De posse de um modelo inicial de rede e seguindo o fluxo dos métodos de Monte Carlo e Cadeias de Markov...

Uma métrica fuzzy para aprendizagem de estruturas de redes bayesianas pelo método de Monte Carlo e cadeias de Markov

Crotti Junior, Ademar
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 72 p.| il.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014.; A aprendizagem de estrutura de redes bayesianas (RB) a partir dos dados é considerada uma tarefa complexa, uma vez que o número de estruturas possíveis cresce exponencialmente de acordo com o número de variáveis. Existem dois métodos principais para esta tarefa de aprendizagem de estruturas de RB: o método de independência condicional, que busca uma estrutura consistente com os testes de independência realizados nos dados; o método de busca heurística, que explora o espaço de busca avaliando as possíveis estruturas por meio de algoritmos de busca. Além desses dois métodos, também são considerados os algoritmos híbridos, onde os dois métodos são aplicados na tarefa. A principal falha dessas abordagens tradicionais é que elas não conseguem identificar todas as relações existentes nos dados, sendo necessário investigar novas abordagem. Desta forma, esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma métrica fuzzy de avaliação com um método de busca heurística para aprendizagem de estrutura de redes bayesianas, utilizando Monte Carlo via Cadeias de Markov. As diferentes métricas de avaliação de redes bayesianas utilizadas permitem identificar determinadas propriedades nas redes. Essas propriedades são determinadas em função da métrica aplicada. A combinação em uma métrica fuzzy possibilita avaliar diferentes propriedades simultaneamente. Os resultados deste trabalho foram avaliados no contexto de bases sintéticas por meio da comparação com outros algoritmos...

Análise comparativa de estimadores da ordem de cadeias de markov

Resende, Paulo Angelo Alves
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
POR
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2009.; Neste trabalho estudamos o estimador da ordem de cadeias de Markov usando o critério EDC (Efficient Determination Criterion) com o termo de penalidade ótimo proposto por Dorea (2008). Realizamos uma análise comparativa das performances dos estimadores EDCopt, BIC e AIC, baseada nos resultados de simulações computacionais realizadas. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT; In what follows we study and analyze the Markov chain order estimator EDC (Efficient Determination Criterion) with the penalty function proposed by Dorea (2008). We also carry out extensive numerical simulations based on EDC, BIC and AIC, aiming to a detailed comparison of their features as well as their relative performance.

Convergência, na distância Mallows, de cadeias de Markov para distribuições estáveis

Barbosa, Euro Gama
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Tese
POR
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Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matematica, 2007.; Esta tese objetiva formular condições suficientes para aproximarmos, em distância de Mallows e, também, em distribuição, uma variável aleatória-estável, por uma soma de variáveis aleatórias (não necessariamente independentes e não necessariamente identicamente distribuídas), as quais constituem uma cadeia de Markov uniformemente ergódica. Para tanto, utilizamos conceitos e resultados dos temas Cadeias de Markov com Espaço de Estados Geral, Distância Mallows, Distribuições Estáveis, Distância de Mallows ?-mixing. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT; This work objectives to formulate suficiente conditions to approach, in Malows Distance and in distribution, a α-stable random variable, α ∑ (1,2) for a sum of random variables(no necessarily independent nor necessarilly identical distributed) but that are ergodic uniformily Markov chain. Because of that, we use definitions and results from the topics Markov Chains with General State Sapace, Stable Law, Mallows Distance and ?-mixing.

Método de Monte Carlo para o cálculo de energias livres absolutas

Sousa, João Miguel Gomes de
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Dissertação de Mestrado
POR
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Este trabalho analisa métodos eficientes de cálculo da energia livre absoluta da fase sólida de um sistema de Lennard-Jones, a partir da determinação das diferenças de energia livre relativas a um sistema de referência. Para isso, introduz-se um novo método de cálculo que permite conhecer essas diferenças partindo das cadeias de Markov dos estados gerados independentemente por cada um dos sistemas, e criando uma terceira cadeia onde os estados aparecem numa proporção igual à razão entre as suas funções de partição. Adicionalmente, tenta-se desenvolver alterações ao sistema de referência, que tipicamente é o cristal de Einstein, de forma a que os dois sistemas visitem zonas comuns do espaço de fases e se possa aplicar o método anterior. Concluiu-se que não é possível, na aproximação de partículas independentes, encontrar um sistema desse tipo. ABSTRACT: This work studies efficient methods for absolute free energy calculations of Lennard-Jones solids, from the knowledge of the free energy differences relative to a reference system. For that purpose, a new method is introduced which evaluates those differences from the two independently generated Markov chains of both systems, by creating a new chain in which those states appear in a ratio that is proportional to the ratio of their partition functions. Additionally...

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS GENÉTICOS DA PRODUÇÃO DE LEITE E PROLIFICIDADE EM OVINOS SERRA DA ESTRELA POR ANÁLISE BAYESIANA COM MÉTODOS DE MONTE CARLO E CADEIAS DE MARKOV

Oliveira, Jorge
Fonte: Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro Publicador: Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2006 POR
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Os ovinos Serra da Estrela são animais rústicos, bem adaptados às condições em que são explorados, conjugando boas características produtivas e reprodutivas (e. g. produção de leite e prolificidade). É considerada a principal raça ovina leiteira do país (cerca de 100000 reprodutores), com 2 variedades: Branca (em maior número) e Preta. Os principais produtos resultantes da exploração destes animais são o leite (através da sua transformação em Queijo Serra da Estrela) e a carne (através da comercialização de borregos com 30 a 40 dias de idade), ambos de Denominação de Origem Protegida (DOP). A estimação de parâmetros genéticos das populações animais autóctones é o primeiro passo no estabelecimento de programas de selecção ou de conservação. A abordagem bayesiana (que seguimos nesta tese) é actualmente já uma referência inquestionável na estimação de parâmetros genéticos e não genéticos. Associada aos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), permite a descrição de problemas complexos associados às características específicas da produção animal. O objectivo principal desta tese é a estimação conjunta dos parâmetros genéticos e não genéticos da prolificidade (PROL) e da produção de leite padronizada aos 120 dias (PL120)...

Modelos estatísticos para a previsão de inactividade de pré-pagos

Portugal, Marta Gonçalves Cruces Simão
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2013 POR
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Tese de mestrado em Estatística e Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013; O aumento da competitividade global tem acarretado um inevitável aumento de custos associados à angariação de novos consumidores, impondo às empresas o desafio de mudar a sua forma de actuar perante os seus, cada vez mais exigentes, consumidores afim de evitar a sua perda. As empresas de telecomunicações não são excepção, uma vez que operam num mercado cada vez mais saturado e exigente, no qual as mudanças de operador são frequentes e facilitadas. Perante tal desafio, este trabalho visa aprofundar o estudo do comportamento individual do cliente, identificando os factores decisivos para o decréscimo do comportamento, assim como propor uma estratégia de predição e prevenção desse decréscimo. Neste estudo, a técnica utilizada para a classificação dos clientes foi a regressão logística, combinada com a metodologia de cadeias de Markov. Esta dissertação de mestrado está inserida num projecto profissional na área das telecomunicações.; The increase of the global competition has caused an inevitable rise in the costs associated to the acquisition of new customers, imposing companies the challenge of changing their way to act regarding their...

Expectativas desagregadas, credibilidade do Banco Central e Cadeias de Markov

Guillén,Diogo; Garcia,Márcio
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2014 PT
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Propomos e implementamos uma medida da credibilidade do Banco Central do Brasil, fazendo uso de uma base de dados com expectativas desagregadas. A hipótese é de que a heterogeneidade das expectativas de longo prazo advenha de crenças distintas com relação à aversão do Banco Central à inflação. Desse modo, a existência de agentes persistentemente otimistas ou pessimistas indicaria falta de credibilidade. Com base neste argumento, construímos um índice utilizando Cadeias de Markov. Nosso índice inova em relação aos disponíveis na literatura por considerar a dispersão das expectativas. Nossos resultados são comparados com os de outros artigos, corroborando o aprimoramento advindo da nova medida da credibilidade.

Modelagem da gestão de estoques de peças de reposição através de cadeias de Markov

Gomes,Antonio Vinicius Pimpão; Wanke,Peter
Fonte: Universidade Federal de São Carlos Publicador: Universidade Federal de São Carlos
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2008 PT
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Nessa pesquisa é apresentada uma abordagem para gestão de estoques de peças de reposição com base em cadeias de Markov. É feita uma comparação com a simulação convencional, a fim de validar esta abordagem, bem como é apresentada uma heurística para determinação dos parâmetros da política (S, s) de gestão de estoques, dado um conjunto de itens de custo (falta, excesso e ressuprimento) e de demanda com distribuição Poisson. A análise dos gráficos desses itens de custo em função dos parâmetros da política (S, s) fornece os trade-offs básicos para a formulação da heurística.

O crescimento populacional do rebanho bovino brasileiro.

FREITAS, A. R. de; LOIBEL, S. M. C.; ANDRADE, M. G. de; VAL, J. B. R.
Fonte: In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 40., 2003, Santa Maria, RS. Anais... Santa Maria: SBZ, 2003. 6f. 1 CD-ROM. Publicador: In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 40., 2003, Santa Maria, RS. Anais... Santa Maria: SBZ, 2003. 6f. 1 CD-ROM.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE)
PT_BR
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A população do rebanho bovino mundial tende a se estabilizar ou mesmo reduzir, enquanto que no Brasil, o crescimento tem sido positivo nos últimos anos. Considerando-se o número efetivo de animais e a taxa de abate do rebanho brasileiro no período de 1983 a 2000, o objetivo do trabalho foi estimar o crescimento dessa população, por meio do modelo não-linear de Richards. O ajuste foi feito utilizando-se a técnica de verossimilhança profile em cadeias de Markov, por meio de programas desenvolvidos em MATLAB. Como o modelo se mostrou adequado para descrever o crescimento da população de bovinos brasileira, foram utilizados dois parâmetros; tamanho inicial e taxa de crescimento da população, para estimar dois indicadores da população de bovinos brasileira: a) probabilidade de se atingir 200 milhões de animais até o ano de 2015; b) tempo para atingir este tamanho populacional com taxa de abate variável. As estimativas de máxima verossimilhança do modelo proporcionaram os seguintes resultados para estes dois indicadores: a) o rebanho brasileiro atinge 200 milhões de animais no ano de 2015 com taxa de abate de aproximadamente 17%; b) o rebanho atinge este tamanho no intervalo 11 anos com taxa de abate de 16%, até 20 anos com taxa de abate de 18%.; 2003

Método adaptativo de Markov Chain Monte Carlo para manipulação de modelos Bayesianos

Renato Alves Firmino, Paulo; Andrés López Droguett, Enrique (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Ao longo dos anos, modelos Bayesianos vêm recebendo atenção especial da academia e em aplicações principalmente por possibilitarem uma combinação matemática entre corpos de evidência subjetiva e empírica. A metodologia de integração de Monte Carlo via cadeias de Markov é uma das principais classes de algoritmos para computar estimativas marginais a partir de modelos Bayesianos. Entre os métodos de integração de Monte Carlo via cadeias de Markov, o algoritmo de Metropolis-Hastings merece destaque. Em resumo, para o conjunto de d variáveis (ou componentes) do modelo Bayesiano, X = (X1, X2, , Xd), tal algoritmo elabora uma cadeia de Markov onde cada estado visitado é uma realização de X, x = (x1, x2, , xd), amostrada das distribuições de probabilidades condicionais das variáveis do modelo, f(xi| x1, x2, , xi-1, xi+1, , xd). Quando a simulação é governada por distribuições cuja amostragem direta é viável, o algoritmo de Metropolis-Hastings converge para o método de Gibbs e técnicas de redução de variância tais como Rao-Blackwellization podem ser adotadas. Caso contrário, diante de distribuições cuja amostragem direta é inviável, Rao-Blackwellization é possível a partir do método de griddy-Gibbs...

Estimador do Tipo Núcleo para Densidades Limites de Cadeias de Markov com Espaço de Estados Geral

Soares, Maria Aparecida da Silva
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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In this work we studied the consistency for a class of kernel estimates of f f (.) in the Markov chains with general state space E C Rd case. This study is divided into two parts: In the first one f (.) is a stationary density of the chain, and in the second one f (x) v (dx) is the limit distribution of a geometrically ergodic chain; Neste trabalho vamos estudamos a consistência para uma classe de estimadores núcleo de f (.) em cadeias de Markov com espaço de estados geral E c Rd. Este estudo é dividido em duas partes: Na primeira f (.) é uma densidade estacionária de uma cadeia, e no segundo f (x) v (dx) é a distribuição limite de uma cadeia geometricamente ergódica

Modelagem dos algorítmos simples e Simulated Annealing por cadeias de Markov

Rosa Neto, José Cecílio
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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106.21%
Os Algoritmos Genético (AG) e o Simulated Annealing (SA) são algoritmos construídos para encontrar máximo ou mínimo de uma função que representa alguma característica do processo que está sendo modelado. Esses algoritmos possuem mecanismos que os fazem escapar de ótimos locais, entretanto, a evolução desses algoritmos no tempo se dá de forma completamente diferente. O SA no seu processo de busca trabalha com apenas um ponto, gerando a partir deste sempre um nova solução que é testada e que pode ser aceita ou não, já o AG trabalha com um conjunto de pontos, chamado população, da qual gera outra população que sempre é aceita. Em comum com esses dois algoritmos temos que a forma como o próximo ponto ou a próxima população é gerada obedece propriedades estocásticas. Nesse trabalho mostramos que a teoria matemática que descreve a evolução destes algoritmos é a teoria das cadeias de Markov. O AG é descrito por uma cadeia de Markov homogênea enquanto que o SA é descrito por uma cadeia de Markov não-homogênea, por fim serão feitos alguns exemplos computacionais comparando o desempenho desses dois algoritmos

Ergodicidade em cadeias de Markov não-homogêneas e cadeias de Markov com transições raras

Nascimento, Antônio Marcos Batista do
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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106.39%
The central objective of a study Non-Homogeneous Markov Chains is the concept of weak and strong ergodicity. A chain is weak ergodic if the dependence on the initial distribution vanishes with time, and it is strong ergodic if it is weak ergodic and converges in distribution. Most theoretical results on strong ergodicity assume some knowledge of the limit behavior of the stationary distributions. In this work, we collect some general results on weak and strong ergodicity for chains with space enumerable states, and also study the asymptotic behavior of the stationary distributions of a particular type of Markov Chains with finite state space, called Markov Chains with Rare Transitions; O objetivo central de estudo em Cadeias de Markov Não-Homogêneas e o conceito de ergodicidade fraca e forte. Uma cadeia é ergódica fraca se a dependência da distribuição inicial desaparece com o tempo, e é ergódica forte se é ergódica fraca e converge em distribuição. A maioria dos resultados teóricos sobre a ergodicidade forte supõe algum conhecimento do comportamento limite das distribuições estacionárias. Neste trabalho, reunimos alguns resultados gerais sobre ergodicidade fraca e forte para cadeias com espaçoo de estados enumerável...

Aplicações da álgebra linear nas cadeias de Markov; Applications of linear algebra in Markov chains

Silva, Carlos Eduardo Vitória da
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em PROFMAT (RG); Instituto de Matemática e Estatística - IME (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em PROFMAT (RG); Instituto de Matemática e Estatística - IME (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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106.33%
The theory of linear algebra and matrices and systems particularly are linear math topics that can be applied not only within mathematics itself, but also in various other areas of human knowledge, such as physics, chemistry, biology, all engineering, psychology, economy, transportation, administration, statistics and probability, etc... The Markov chains are used to solve certain problems in the theory of probability. Applications of Markov chains in these problems, depend directly on the theory of matrices and linear systems. In this work we use the techniques of Markov Chains to solve three problems of probability, in three distinct areas. One in genetics, other in psychology and the other in the area of mass transit in a transit system. All work is developed with the intention that a high school student can read and understand the solutions of three problems presented.; Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES; A teoria da álgebra linear e particularmente matrizes e sistemas lineares são tópicos de matemática que podem ser aplicados não só dentro da própria matemática, mas também em várias outras áreas do conhecimento humano, como física, química, biologia, todas as engenharias...

O ICMS socioambiental de Pernambuco : uma avaliação dos componentes socioeconômicos da política a partir do processo de Markov; The “ICMS socioambiental law” in Pernambuco state : an evaluation of the components of socioeconomic policy from Markov process; El ICMS socioambiental de Pernambuco : una evaluación de los componentes socioeconómicos de la política a partir del proceso de Markov; L’ICMS socio-environnement de Pernambuco : une evaluation des composantes socio-economiques de la politique a partir du processus de Markov

Silva Júnior, Luiz Honorato da; Sobral, Eryka Fernanda Miranda
Fonte: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) Publicador: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
Tipo: Planejamento e Políticas Públicas (PPP) - Artigos
PT-BR
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O ICMS socioambiental surge para o estado de Pernambuco inspirado no ICMS ecológico de Minas Gerais, abrangendo critérios de repasse, tanto critérios ambientais quanto sociais. Apesar de evidente o benefício da política, ainda não se têm avaliações conclusivas sobre seus componentes sociais. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficácia dos componentes sociais da política, a saber: educação, saúde e receita tributária própria do ICMS socioambiental, a partir de um processo de Markov. Por meio das cadeias de Markov diagnosticadas para cada critério, observam-se a aderência dos municípios à política e o quanto se obtém de reação aos incentivos econômico-financeiros a partir da mobilidade dos municípios em busca de maiores benefícios da política. A análise é realizada para o período 2004-2009, e se verifica que o critério saúde foi o que apresentou maior mobilidade entre as faixas percentuais. Em seguida, pode-se destacar o critério receita tributária própria e, por fim, o critério educação apresentando menor mobilidade. O trabalho conclui que a política tem sido importante no sentido de se criar uma saudável competição por recursos entre os municípios.; p. 189-217, il.