Simulação perfeita de cadeias de alcance variável não limitado
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-27112009-121723/ |
Resumo: | Nesta tese consideramos cadeias de alcance variável não limitado. São cadeias de alcance infinito cuja família de probabilidades de transição é representada por uma árvore de contextos probabilística. Dado uma árvore de contextos probabilística não limitada, as questões que nos interessam são as seguintes: existe ou não uma cadeia estacionária compatível com esta árvore? Se existir, esta cadeia é única? Podemos fazer uma simulação perfeita desta cadeia? Nesta tese, apresentamos novos critérios sucientes que garantem a existência e a unicidade da cadeia estacionária e, sob restrições mais fortes, a possibilidade de fazer uma simulação perfeita. Uma caraterística interessante do nosso trabalho é o fato de não utilizarmos a condição de continuidade. |
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Simulação perfeita de cadeias de alcance variável não limitadoPerfect simulation for unbounded variable length memory chainsÁrvores de contextos probabilísticaCadeias de alcance variávelEsquema regenerativo.Perfect simulationProbabilistic context treeRegeneration scheme.Simulação perfeitaVariable length memory chainsNesta tese consideramos cadeias de alcance variável não limitado. São cadeias de alcance infinito cuja família de probabilidades de transição é representada por uma árvore de contextos probabilística. Dado uma árvore de contextos probabilística não limitada, as questões que nos interessam são as seguintes: existe ou não uma cadeia estacionária compatível com esta árvore? Se existir, esta cadeia é única? Podemos fazer uma simulação perfeita desta cadeia? Nesta tese, apresentamos novos critérios sucientes que garantem a existência e a unicidade da cadeia estacionária e, sob restrições mais fortes, a possibilidade de fazer uma simulação perfeita. Uma caraterística interessante do nosso trabalho é o fato de não utilizarmos a condição de continuidade.We present a new perfect simulation algorithm for stationary chains (indexed by Z) having unbounded variable length memory. This is the class of innite memory chains for which the family of transition probabilities is given by probabilistic context tree. Our condition is expressed in terms of the structure of the context tree. In particular, we do not assume the continuity of the family of transition probabilities. We give an explicit construction of the chain using a sequence of i.i.d. random variables uniformly distributed in [0,1[.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGalves, Jefferson AntonioGallo, Alexsandro Giacomo Grimbert2009-10-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-27112009-121723/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-16T23:33:02Zoai:teses.usp.br:tde-27112009-121723Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-16T23:33:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Nesta tese consideramos cadeias de alcance variável não limitado. São cadeias de alcance infinito cuja família de probabilidades de transição é representada por uma árvore de contextos probabilística. Dado uma árvore de contextos probabilística não limitada, as questões que nos interessam são as seguintes: existe ou não uma cadeia estacionária compatível com esta árvore? Se existir, esta cadeia é única? Podemos fazer uma simulação perfeita desta cadeia? Nesta tese, apresentamos novos critérios sucientes que garantem a existência e a unicidade da cadeia estacionária e, sob restrições mais fortes, a possibilidade de fazer uma simulação perfeita. Uma caraterística interessante do nosso trabalho é o fato de não utilizarmos a condição de continuidade. |
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