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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Matemática Aplicada e Estatística
 
Disciplina: SME0121 - Processos Estocásticos
Stochastic Processes

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2023 Desativação:

Objetivos
Fornecer ao aluno base teórica em Processos Estocásticos para que possa apreciar suas aplicações, principalmente voltadas às áreas de Redes de Computadores, análise de Sistemas, etc, com consistência e incluindo métodos de Simulação Estocásticas.
 
Provide to the student solid basis to understand stochastic processes and their applications in Computer Networks and Systems analysis, including methods for Stochastic Simulation.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
2950182 - Francisco Aparecido Rodrigues
57696 - Marinho Gomes de Andrade Filho
 
Programa Resumido
Introdução. Processos Estocásticos homogêneos. Processos de Poisson, Cadeias de Markov a parâmetro discreto e a parâmetro contínuo: definições, propriedades, distribuições de equilíbrio. Exemplos e aplicações. Processos de Nascimento e Morte a parâmetro discreto e contínuo e aplicações. Introdução a Teoria de Filas. Filas Gerais M/M/c/K, c 1, K.  Introdução à Simulação Estocástica voltada para a simulação de sistemas de filas.
 
Introduction. Homogeneous stochastic processes. Poisson Process. Markov chain in discrete and continuous time: definitions, properties, equilibrium distributions. Examples and applications. Birth and Death in discrete and continuous time. Introduction to Queuing Theory. General queues: M/M/c/k. Introduction to stochastic simulation, stochastic analysis of simulation results.
 
 
Programa
Introdução. Processos Estocásticos homogêneos. Processos de Poisson. Cadeias de Markov a parâmetro discreto e a parâmetro contínuo: definições, propriedades, distribuições de equilíbrio. Exemplos e aplicações. Processos de Nascimento e Morte a parâmetro discreto e contínuo e aplicações. Introdução à Teoria de Filas. Filas Gerais M/M/c/K, c 1, K. Introdução à Simulação Estocástica voltada para a simulação de sistemas de filas.
 
Introduction. Homogeneous stochastic processes. Poisson Process, Markov chain in discrete and continuous time: definitions, properties, equilibrium distributions. Examples and applications. Birth and Death in discrete and continuous time. Introduction to Queuing Theory. General queues: M/M/c/k. Introduction to stochastic simulation, stochastic analysis of simulation results.
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição teórica com vistas aos objetivos aplicativos da matéria, seguida de exercícios e trabalhos práticos dentro e fora da classe.
Critério
Número de Prova: no mínimo uma prova (01) e no máximo duas (02) provas.
Norma de Recuperação
Número de provas: no mínimo uma (01) e no máximo duas (02) provas.
Critério de aprovação: a nota final (MF) do aluno que realizou provas de recuperação dependerá da média do semestre (MS) e da média das provas de recuperação (MR), como segue:
• MF = 5 se 5 <= MR <= (10 - MS)
• MF = (MS + MR) / 2 se MR > (10 - MS)
• MF = MS se MR< 5
 
Bibliografia
     
Livro Texto: 
ROSS, S. Introduction to Probability Models, 12th Edition. Academica Press, 2019.
Roy D. YATES e David J. GOODMAN. Probabilidade e Processos Estocásticos: Uma Introdução Amigável Para Engenheiros Eletricistas e da Computação 3ª Edição (Português) 2016.

Bibliografia Complementar:
KARLIN, Samuel; TAYLOR, Howard E., An Introduction to Stochastic Modeling, 3th Edition, Academic Press, 1998. 
BHAT, Naravan; MILLER, Gregory K. Elements of Applied Stochastic Processes, (Wiley Series in Probability and Statistics), 2002. 
CLARKE, A.B.; DISNEY, R.L. Probability and Random Processes, 2nd ed., John Wiley & Sons, 1985. 
ÇINLAR, E. Introduction to Stochastic Processes, Prentice-Hall, 1975
 

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