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CÓDIGO NOME CARGA
HORÁRIA SEMANAL
N.º DE CARGA HORÁRIA
TEÓRICA
PRÁTICA CREDITOS
GLOBAL
|
Processos e Simulação Estocásticos para Computação |
5 |
0 |
05 |
75 |
PRÉ – REQUISITOS
Estatística e Probabilidade para computação |
EMENTA
q
Definição
de um Processo Estocastico. Classificação. q
Processo de Nascimento e Morte em Tempo-Continuo. q
Cadeias
de Markov em Tempo-Discreto. q
Simulação
Estocástica q
Simulated
annealing e algoritmos genéticos. |
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
q
Espaco de Parametro. Espaco de Estados. q
Processo de Contagem. q
Processo de Nascimento e Morte. q
Processos Gaussianos. q
Processos de Markov. q
Processos estacionarios. q
Processos com Incrementos Independentes. q
Processos
de Poisson e Processos Auto-similares q
Fatos sobre a Distribuicao Exponencial. q
O vetor de Probabilidade no Estado de Equilibrio. q
A Matriz de Transicao. O Vetor de Probabilidades. q
O Vetor de Probabilidades no Estado de Equilibrio. q
Estados Transientes, Recorrentes. q
Geração de números aleatórios uniformes e não
uniformes. q
Teoremas de convergência. q
Técnicas
de redução da variância. q
Simulated
annealing e algoritmos genéticos. |
BIBLIOGRAFIA
BÁSICA
q
O. Allen, Probability,
Statistics,and Queueing Theory with Computer Science, Applications,
Academic Press, 1978. q
E. Cinlar, Introduction to
Stochastic Processes, Prentice-Hall, Inc, 1975 q
R. Jain, The Art of Computer,
Systems Performance Analysis. Techniques for Experimental Design,
Measurement, Simulation, and Modeling, John Wiley &
Sons, 1991. q
Sheldom
M. Ross, Stochastic Processes Second Edition, John Wiley &
Sons, Inc, 1996. q
K. S. Trivedi, Probability and
Statistics with Reliability, Queueing
and Computer Science Applications, Prentice-Hall, 1982. q
O.
Bustos; A. Frery. Simulação estocástica: teoria e algoritmos. IMPA, Rio
de Janeiro, 1992. |
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