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. / 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[.

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. / 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[.