Disciplina Discipline MAE5709
Introdução aos Processos Estocásticos

Introduction to Stochastic Processes

Área de Concentração: 45133

Concentration area: 45133

Criação: 17/06/2016

Creation: 17/06/2016

Ativação: 17/06/2016

Activation: 17/06/2016

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
4 2 4 12 semanas 12 weeks 120 horas 120 hours

Docentes Responsáveis:

Professors:

Jefferson Antonio Galves

Fabio Prates Machado

Luiz Renato Goncalves Fontes

Miguel Natalio Abadi

Objetivos:

Justificativa:

Conteúdo:

1. Introdução e Fundamentos. 2. Construção de Cadeias de Markov. 3. Medidas Invariantes. 4. Perda de Memória e convergência ao equilíbrio. 5. Estudo de alguns Processos Especiais; Poisson, Nascimento e Morte, Ramificação, Renovação, Processos Markovianos de Salto, Processos de Difusão.

Content:

1. General introduction and basic questions. 2. Markov chains: construction, invariant measures, mixing properties and convergence to equilibrium. 3. Pure jump Markov processes. Birth and death processes, branching processes. 4. Poisson point processes. 5. Diffusion processes.

Forma de Avaliação:

Type of Assessment:

Exams and Lists of exercises

Observação:

Bibliografia:

1. Ferrari, P. & Galves, J.A. Acoplamento e Processos Estocásticos. 2. Karlin y Taylor. A first corse in stochastic processes. 2 ed. New York, Academic Press, c1975. 557p. 3. Ross, S.M. Applied probability models with optimization applications. San Francisco, Holden-Day, c1970, 198p. 4. W. Feller. An introduction to probability theory an its applications.

Bibliography:

1. Ferrari, P. & Galves, J.A. Acoplamento e Processos Estocásticos. 2. Karlin y Taylor. A first corse in stochastic processes. 2 ed. New York, Academic Press, c1975. 557p. 3. Ross, S.M. Applied probability models with optimization applications. San Francisco, Holden-Day, c1970, 198p.