Nesse trabalho introduzimos o Processo K em árvores de profundidade infinita. Estes são processos estocásticos em tempo contínuo que têm $\\widebar{\\sN}_*^{\\sN_*}$ como espaço de estados. O principal resultado desse trabalho consiste em mostrar que, sob condições adequadas, o processo título pode ser obtido como limite de Processos K em árvores de profundidade finita, estudados em Fontes et at. (2014), quando a profundidade delas cresce para o infinito. / We introduce the K-Process on trees with infinite depth. These are stochastic processes in continuous time, having state space $\\widebar{\\sN}_*^{\\sN_*}$. As the main result from this thesis, we prove that, under adequate assumptions, the title process can be obtained as the limit of K-Process on trees with finite depth, studied in Fontes et al. (2014), as the depth of the tree grows to infinity.

Nesse trabalho introduzimos o Processo K em árvores de profundidade infinita. Estes são processos estocásticos em tempo contínuo que têm $\\widebar{\\sN}_*^{\\sN_*}$ como espaço de estados. O principal resultado desse trabalho consiste em mostrar que, sob condições adequadas, o processo título pode ser obtido como limite de Processos K em árvores de profundidade finita, estudados em Fontes et at. (2014), quando a profundidade delas cresce para o infinito. / We introduce the K-Process on trees with infinite depth. These are stochastic processes in continuous time, having state space $\\widebar{\\sN}_*^{\\sN_*}$. As the main result from this thesis, we prove that, under adequate assumptions, the title process can be obtained as the limit of K-Process on trees with finite depth, studied in Fontes et al. (2014), as the depth of the tree grows to infinity.

Nós apresentamos o processo K numa árvore, que é um processo de Markov com estados instantâneos e generaliza o processo K no grafo completo, como o limite do modelo de armadilha numa árvore, e aplicamos esse resultado para derivar um limite de escala para o modelo de armadilha do GREM. / We present the K process on a tree, which is a Markov process with instantaneous states and generalises the K process on the complete graph, as a limit of the trap model on a tree, and apply this result to derive a scaling limit to the GREM-like trap model.

Nós apresentamos o processo K numa árvore, que é um processo de Markov com estados instantâneos e generaliza o processo K no grafo completo, como o limite do modelo de armadilha numa árvore, e aplicamos esse resultado para derivar um limite de escala para o modelo de armadilha do GREM. / We present the K process on a tree, which is a Markov process with instantaneous states and generalises the K process on the complete graph, as a limit of the trap model on a tree, and apply this result to derive a scaling limit to the GREM-like trap model.

Neste trabalho consideramos um processo de Markov a tempo contínuo com espaço de estados finito em um meio aleatório, a saber, a dinâmica de Metropolis para o Modelo de Energia Aleatória Generalizado (GREM) com um número de níveis finito e discutimos o comportamento do seu tempo de chegada ao equilíbrio, o qual é dado pelo inverso da lacuna espectral de sua matriz de probabilidades de transição. No principal resultado desta tese provamos que o quociente entre o volume do sistema e o logaritmo do inverso da lacuna é quase sempre limitado, por cima, por uma função da temperatura, que também é a que descreve a energia livre do GREM sob o regime de temperaturas baixas. Como um estudo adicional, também é discutido um correspondente limitante inferior em um caso particular do GREM com 2 níveis. / In this work we consider a finite state continuous-time Markov process in a random environment, namely, the Metropolis dynamics for the Generalized Random Energy Model (GREM) with a finite number of levels, and we discuss the behavior of its reaching time to equilibrium which is given by inverse of the spectral gap of its transition probability matrix. On the main result of this thesis, we prove the division between the system volume and the logarithm of the inverse of the gap is almost surely upper bounded by a function of the temperature that it is also the function that describe the free energy of the GREM at low temperature. As an additional study, it is also discuss the corresponding limiting lower in a particular case of the 2-level GREM.

Neste trabalho consideramos um processo de Markov a tempo contínuo com espaço de estados finito em um meio aleatório, a saber, a dinâmica de Metropolis para o Modelo de Energia Aleatória Generalizado (GREM) com um número de níveis finito e discutimos o comportamento do seu tempo de chegada ao equilíbrio, o qual é dado pelo inverso da lacuna espectral de sua matriz de probabilidades de transição. No principal resultado desta tese provamos que o quociente entre o volume do sistema e o logaritmo do inverso da lacuna é quase sempre limitado, por cima, por uma função da temperatura, que também é a que descreve a energia livre do GREM sob o regime de temperaturas baixas. Como um estudo adicional, também é discutido um correspondente limitante inferior em um caso particular do GREM com 2 níveis. / In this work we consider a finite state continuous-time Markov process in a random environment, namely, the Metropolis dynamics for the Generalized Random Energy Model (GREM) with a finite number of levels, and we discuss the behavior of its reaching time to equilibrium which is given by inverse of the spectral gap of its transition probability matrix. On the main result of this thesis, we prove the division between the system volume and the logarithm of the inverse of the gap is almost surely upper bounded by a function of the temperature that it is also the function that describe the free energy of the GREM at low temperature. As an additional study, it is also discuss the corresponding limiting lower in a particular case of the 2-level GREM.