Fornecer ao aluno base teórica em Processos Estocásticos para que possa desenvolver modelos e apreciar suas aplicações com consistência e incluindo métodos de Simulação Estocástica.
Introdução. Processos Estocásticos homogêneos. Conceitos de Estacionariedade e Ergodicidade em Processos Estocásticos Processos de Poisson, Cadeias de Markov. Processos de Nascimento e Morte. Introdução a Teoria de Filas. Introdução à Simulação Estocástica, análise estocástica. Métodos de Simulação Estocásticas em Cadeia de Markov, análise estocástica. Introdução aos Processos estocásticos a estado e parâmetro contínuo, processo de difusão e representação por equações diferenciais estocásticas.
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, Métodos de Simulação Estocásticas em Cadeia de Markov, análise estocástica. Introdução aos Processos estocásticos a estado e parâmetro contínuo, processo de difusão e representação por equações diferenciais estocásticas.
Livro Texto: ROSS, S. “Introduction to Probability Models”. 12th ed., Academic Press, 2019. ÇINLAR, E. Introduction to Stochastic Processes, Dover, 2013 Bibliografia Complementar: KARLIN, S.; TAYLOR, H.E. “An Introduction to Stochastic Modeling”. Academic Press, 3th ed.,1998. SCHINAZI, R. B. Classical and Spatial Stochastic Processes, Birkhäuser Boston, 1999. BRÉMAUD. Markov Chains: Gibbs Fields, Monte Carlo Sim. and Queues, Springer, 1999. KLEBANER, Fima C. Introduction to Stochastic Calculus with Applications, World Scientific Publishing, 2021.