mARKOV

Markoviano O processo de Markov é um tipo especial de processo estocástico em que o estado futuro depende apenas do estado presente e não dos estados passados. Este processo é conhecido também por “memoryless process”, pelo fato de que os estados passados são “esquecidos”. É possível mostrar o processo de Markov através da seguintes expressões: Se Xt assumir valores discretos: P (Xt =x | Xtn = xn , Xtn-1 = xn-1 , ... , Xt0 = x0) = P (Xt = x | Xtn = xn) Se Xt assumir valores contínuos: P (Xt ≤ x | Xtn = xn , Xtn-1 = xn-1 , ... , Xt0 = x0) = P (Xt ≤ x | Xtn = xn) Um conceito muito importante dentro do estudo de processos de Markov é sobre “estados”, que são propriedades em comum entre indivíduos ou objetos. Temos como exemplo uma população que migra de uma região para a outra, podendo encontrar-se em um dos seguintes estados: população empregada, população ociosa. Os Processos Markovianos sempre envolvem a variável ‘tempo’, podendo ser da forma contínua ou discreta. Quando o tempo é considerado na forma discreta, este varia em saltos. Já quando é considerado na forma contínua, pode assumir valores reais. Cadeias de Markov A Cadeia de Markov é um processo markoviano em que as variáveis aleatórias X(t) estão definidas em um espaço de estados discretos, porém o parâmetro (geralmente o tempo) pode ser discreto ou contínuo. Quando o tempo é discreto, ou seja, quando a probabilidade de transição não muda com o tempo, chamamos de Cadeias de Markov em Tempo Discreto…

de um processo produtivo utilizando cadeia de Markov Francielly Hedler Staudta*, Antonio Sérgio Coelhob, Mirian Buss Gonçalvesc *franhedler@gmail.com, UFSC, Brasil b coelho@deps.ufsc.br, UFSC, Brasil c mirianbuss@deps.ufsc.br, UFSC, Brasil a Resumo Todas as empresas em desenvolvimento passam pelo momento de decidir se há ou não necessidade de realizar novos investimentos para suprir uma demanda crescente. Para tomar tal decisão é imprescindível conhecer se o processo atual tem…

2.1-Cadeias de MARKOV ...................................................................................5 3-Considerações Finais;................................................................................................9 4-Bibliográfica;.............................................................................................................10 1-Introdução: 1.1-Justificativa: Esta pesquisa irar englobar como utilizar à técnica que em cada unidade de tempo a…

Cadeias de Markov Aluno: Afrânio Moizes Silva Professor: Marcos Almeida Disciplina: ENP196 - Simulação Computacional I Turma: 101 SUMÁRIO 1. Introdução 2. Processos Estocásticos 3. Processos Markovianos 4. Cadeias de Markov 5. Distribuição de Poisson 6.Classificação de Estados em Cadeias de Markov 1. Introdução Cadeias de Markov são processos estocásticos com a chamada propriedade markoviana (denominada dessa…

1.3. Cadeias de Markov 1.3.1. Cadeias de Markov em tempo discreto Consideremos um processo estoc´stico a discreto {Xn : n = 0, 1, 2, . . . } que assume um n´mero finito ou inu finito numer´vel de estados. a Se Xn = i, dizemos que o processo se encontra no estado i no instante n . Admitiremos que existe uma probabilidade fixa pij do processo e transitar para o estado j a partir do estado i, isto ´, pij = P [Xn+1 = j|Xn = i], n ≥ 0. 1 Defini¸˜o ca 1.3.1.1 Um…

CADEIAS DE MARKOV 1. Introdução Antes de introduzir a ideia das Cadeias de Markov é importante expor as características básicas um conceito mais abrangente: o processo estocástico. Segundo Fogliatti e Matos (2007), um processo estocástico (1.1) é um família de variáveis aleatórias X(t) que descreve a evolução de alguma característica X do processo sob análise ao longo do tempo t ϵ U. O conjunto U é normalmente composto de números inteiros não negativos, e X(t) representa…

Algoritmo de Markov Introdução Introdução Algoritmo de Markov..................................................................................................3 Exemplo........................................................................................................................................3 Definição.......................................................................................................................................3…

Modelagem e Simulação - Cadeias de Markov Cadeias de Markov 1. Introdução Nestas notas de aula serão tratados modelos de probabilidade para processos que evoluem no tempo de maneira probabilística. Tais processos são denominados Processos Estocásticos. 1.2. Processos Estocásticos Um Processo Estocástico é definido como uma coleção de variáveis randômicas (X(t)) indexadas por um parâmetro t pertencente a um conjunto T. Freqüentemente T é tomado para ser o conjunto dos inteiros…

Uma aplicação de Álgebra Linear em Cadeias de Markov Paula Tannús Resende Universidade Federal de Uberlândia - Faculdade de Engenharia Civil Graduanda em Engenharia Civil - PROMAT paulatresende@ hotmail. com Ana Carla Piantella Universidade Federal de Uberlândia - Faculdade de Matemática Professor Adjunto IV anacarla@ famat. ufu. br Resumo: Este trabalho tem por objetivo apresentar uma aplicação de Álgebra Linear em Cadeias de Markov. Mais especificamente, apresentaremos dois…

UNIVERSIDADE xxxxx CURSO DE xxxxx xxx, aluno(s); CADEIAS DE MARKOV: APLICAÇÕES SUMÁRIO xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxx xxxxxx INTRODUÇÃO A matemática desde o início de sua existência esteve sempre presente na vida do homem, é fácil observamos o quanto ela foi, é e sempre será necessária em nosso cotidiano. A imensidão que é a matemática pode ser observada em seus ramos – geometria, trigonometria, cálculo e álgebra – que podemos…