Nível
Graduação
Nome da disciplina
Processos Estocásticos
Número de Créditos
5
Oferecimento
2º Período Letivo
Pré-requisito
ME310 ou ME323
Ementa
Cadeias de Markov a tempo discreto. Classificação de estados, noções de recorrência e transiência. Medida estacionária. Reversibilidade. Processo de Poisson. Cadeias de Markov a tempo contínuo, processos de nascimento e morte. Aplicações: noções de teoria de renovação e teoria de filas, simulações.
Conteúdo / Programa
Objetivo: Processos estocásticos são modelos que variam no tempo de forma aleatória. O objetivo dessa disciplina é introduzir aos alunos conceitos básicos e métodos de modelagem estocásticas, ilustrar a diversidade de aplicações nas ciências em geral.<br><br>Programa:<br>1. Elementos de Processos Estocásticos: Revisão de Conceitos de Probabilidade; Definição de Processo Estocástico; Classificação de Processos Estocásticos; Exemplos<br>2. Cadeias de Markov: Definição; Cadeias de Markov em dois estados; Funções de transição e inicial; Tempo para a primeira visita; Probabilidade de absorção<br>3. Distribuições Estacionárias: Propriedades; Classificação de estados; Processos de Fila<br>4. Processos Markovianos de Salto: Processos de nascimento e morte; Processo de Poisson; Aplicações<br>5. Processos Estacionários: Funções de correlação e covariância; Processos Gaussianos; Processo de Wiener
Referência Bibliográfica
FELLER, W. ;An Introduction to Probability Theory an its Applications, Wiley, VOL-1, 1957<br>HOEL,P.G.; PORT,S.C.;STONE,C.J. Introduction to Stochastics Process, Houghton-Mifflin<br>KARLIN, S; TAYLOR, H.M. A First Course in Stochastic Process, Academic-Press.
Forma de Avaliação
Por nota e frequência
