Orientadores: Marcelo Dutra Fragoso, João Bosco Ribeiro do Val / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T22:55:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PintoJunior_DorivalLeao_D.pdf: 5643732 bytes, checksum: c5a4b61a72264e2ac9ae48bdf0697bf0 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Assumindo apenas hipóteses sobre o espaço amostral 'ômega¿ e a 'sigma¿-álgebra F associada, vamos caracterizar a classe mais geral de espaços mensuráveis ('ômega¿, F), tal que para toda probabilidade P sobre ('ômega¿, F),o espaço de probabilidade ('ômega¿, F, P): a. Admite Probabilidade Condicional Regular; b. é Compacto no sentido de Marczewski (1954); c. é Perfeito no sentido de Gnedenko e Kolmogorov (1949); d. é Lebesgue no sentido de Rohlin (1949); entre outras equivalências apresentadas nesta tese... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Assuming hypothesis only on the measurable space ('ômega¿, F) we characterize the most general class of measurable spaces, that for all probability P on ('ômega¿, F), the probability space ('ômega¿, F, P): a. admits regular conditional probability; b. is compact in the Marczewski (1954) sense; c. is perfect in the Gnedenko and Kolmogorov (1949) sense; d. is Lebesgue in the Rohlin (1949) sense; among others equvialences established in this thesis... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-23T15:50:13Z No. of bitstreams: 2 Dissertação_Fabio S. Costa.pdf: 6265675 bytes, checksum: 264839157b18998b66c79746286a8b87 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-23T15:50:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação_Fabio S. Costa.pdf: 6265675 bytes, checksum: 264839157b18998b66c79746286a8b87 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-23T15:50:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação_Fabio S. Costa.pdf: 6265675 bytes, checksum: 264839157b18998b66c79746286a8b87 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-09-19 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The main objective of this Dissertation of Conclusion Course is the presentation for high school students, undergraduates of higher education and mathematics teachers, some mathematical applications in the most diverse areas of human knowledge through tools based on Regular Markov Chains. The approach follows a development based on sequences od defi-nitions and clarifications of the main functions of the elements of a chain, such as: transition probabilities, transition matrix and probability distribution. We arrive at the apex of the work when we elaborate the systematization of some methods used to calculate the probabi-lity limit distribution of a regular Markov chain, particularty, the Probabilistic Flow method. / O principal objetivo desse Trabalho de Conclusão de Curso é a apresentação para os alunos do ensino médio, graduandos do ensino superior e professores de matemática, algumas aplicações matemáticas nas mais diversas áreas do conhecimento humano através de ferramentas fundamentadas nas Cadeias de Markov Regulares. A abordagem segue um desenvolvimento pautado em sequências de definições e esclarecimentos das principais funções dos elementos de uma cadeia, tais como: probabilidades de transição, matriz de transição e distribuição de probabilidade. Chegamos ao ápice, quando elaboramos a sistematização de alguns métodos utilizados para calcular a distribuição limite de probabilidade de uma cadeia de Markov regular, particularmente, o método do Fluxo Probabilístico