Para o dimensionamento de filtros têxteis, por teoria probabilística, é necessário o conhecimento da curva de distribuição de poros. A pesquisa apresenta uma discussão das metodologias para determinação desta curva, e a proposta de uma nova metodologia de ensaio de filtração em suspensão, baseada na proposta de SILVEIRA (1993). O trecho da curava de distribuição de poros, obtida através da retroanálise de resultados dos ensaios de filtração em suspensão, para diferentes geotêxteis, mostra boa concordância quando é comparada com a curva teórica de GOURC (1982), permitindo uma verificação do valor a ser adotado pela distância entre confrontos, que até o momento era uma questão aberta. Com objetivo de verificar a adequação da proposta, são feitas comparações entre resultados de dimensionamentos pelo CFGG (Comitê Francês de Geotêxteis e Geomembrana) e pela teoria probabilística.

Nesta Tese é estudado o compressor padrão de imagens sem perda, JPEG-LS. É observado que a estrutura do JPEG-LS utiliza um modelo probabilístico baseado em uma memória de comprimento fixo. Obviamente este não é o melhor modelo para todas as imagens. Seguindo os conceitos da teoria da codificação universal de fonte, o modelo probabilístico do JPEG-LS é modificado, levando a serem criados outros algoritmos para compressão de imagens sem perda. O conhecido algoritmo context-tree weighting (CTW), que é uma solução elegante para o problema da codificação universal de fonte para a classe de fontes com memória finita, é utilizado para auxiliar na formação da estrutura dos novos protótipos, para que se tenha um modelo probabilístico baseado em uma memória finita, porém variável em comprimento. Esses novos protótipos são denominados JPEG-LS/CTW. O desempenho desses novos compressores é medido segundo dois grupos de imagens. O primeiro é composto por imagens simuladas considerando um modelo probabilístico baseado em ausência de memória. O segundo grupo é constituído de imagens denominadas naturais, aéreas e médicas. Os resultados obtidos com o primeiro grupo mostram que o JPEG-LS/CTW consegue uma melhora de 7,5% em média, dependendo dos parâmetros do modelo. Além disso, a melhora atingida pelo JPEG-LS cuja estrutura utiliza um modelo probabilístico sem memória, que é uma escolha apropriada para imagens simuladas sem memória, não atingiu taxas de bits significantes em relação ao JPEG-LS/CTW. Os resultados obtidos com o segundo grupo mostram que o JPEG-LS/CTW alcança praticamente o mesmo desempenho que o JPEG-LS padrão (de fato, a diferença de desempenho entre os compressores é de menos de 0,5% em média) e consegue desempenhos melhores em relação a versões do JPEG-LS que utilizam modelos probabilísticos diferentes do convencional.

Os modelos markovianos são ferramentas importantes para o estudo do comportamento dos sistemas de produção. Seu uso requer, no entanto, que os tempos de permanência nos estados do sistema apresentem uma distribuição exponencial negativa. O método de estágios é uma ferramenta comum usada para ajustar distribuições de probabilidade não exponenciais, permitindo o seu uso em modelos markovianos. O presente trabalho apresenta uma revisão dos procedimentos existentes de estimação de parâmetros para as famílias de distribuições de probabilidade que surgem no uso do método, especialmente as distribuições do tipo fase. A caracterização e as propriedades dessas distribuições são apresentadas, juntamente com os procedimentos de estimação. Os resultados de uma implementação do método da máxima verossimilhança são estudados em detalhe, com a verificação dos propriedades estatísticas e uma comparação com os resultados de um método similar. Uma breve aplicação é feita em amostras obtidas dos processos de manutenção de uma instalação industrial.

Sistemas especialistas que lidam com mundos aleatórios ou condicionados por exceções são de grande utilidade quando definidos por métodos estatísticos. Seja pela melhora da segurança na predição da aleatoriedade ou pela redução das regras que tratam as exceções, estes sistemas tem atraído grande atenção de pesquisadores e da indústria (pois existem muito mais exceções possíveis do que as enumeradas explicitamente). Como um dos sistemas especialistas probabilísticos mais difundidos atualmente, as redes bayesianas representam o conhecimento na forma de grafos e tabelas e por isto são altamente intuitivas e descritivas. Apesar de sua popularidade, as redes bayesianas possuem alguns problemas conhecidos que dificultam seu uso, seja na sua modelagem ou no uso em tempo real. Esta pesquisa propõe o formalismo de um nó codificador e decodificador que visa tratar as incertezas no conhecimento (seja por problemas de definição ou aquisição) e possibilitar a conexão entre conhecimentos heterogêneos. É proposto também um formalismo para outro mecanismo de inferência, a Rede Causal Nebulosa. Além da possibilidade de uma Rede Causal Nebulosa ser usada como substituta à rede bayesiana, há a possibilidade do uso da Rede Causal Nebulosa em controle de sistemas, no lugar dos controladores nebulosos tradicionais, possibilitando assim a modelagem de controladores nebulosos mais complexos, seja pelo acréscimo de: variáveis, dependências indiretas, regras ou graus de certeza. Estas adições à rede bayesiana permitiram: Eliminar a dependência de conhecimento; com o uso do nó codificador e decodificador há a possibilidade de inserir na rede conhecimento sobre os possíveis estados que uma variável pode assumir e as funções que definem os estados. Desta forma, a necessidade do usuário conhecer a modelagem da rede é removida, pois, o usuário não precisa mais tratar o dado bruto de forma a adequá-lo a entrada da rede; melhorar o uso da rede em tempo real; a remoção do tratamento dos dados para sua adequação à interface da rede melhora o uso em tempo real; facilitar a definição de estados às variáveis da rede; o uso de codificadores permite otimizar a definição de estados que a variável pode assumir; o aprendizado das regras e das dependências nos controladores nebulosos pode ser facilitado pelo uso das redes causais nebulosas como ambiente de trabalho.

Orientador: Rafael Santos Mendes / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-18T03:24:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prado_Daniel_M.pdf: 1023728 bytes, checksum: 9342e53e6ff7f169478722c6bcd70fc0 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Este projeto tem por objetivo estudar um problema de projeto para realizar o handoff vertical entre canais de comunicação GPRS e Satélite em um cenário que otimize o tempo e o custo através de equações probabilísticas. Através de um modelo de estados que descreve as diferentes possibilidades de comunicação entre sistemas GPRS e Satélite, o objetivo é determinar os tempos dos eventos controláveis que fazem a mudança entre os estados de modo a otimizar o tempo de comunicação num cenário probabilístico de handoff vertical entre canais de comunicação. Os resultados das simulações realizadas nesta dissertação em diferentes situações de qualidade dos sinais de transmissão GPRS e Satélite, mostram que através dos algoritmos de handoff desenvolvidos, a probabilidade estacionária de permanência nos estados de transmissão é aumentada / Abstract: This project aims to study a design problem to carry-out the handoff vertical of communication between communication channels GPRS and Satellite in a scenario that optimizes time and cost by probabilistic equations. Through a state model that describes the different possibilities of communication between GPRS and satellite systems, the goal is to set the times of the controllable events that do the changes between states in order to optimize the communication time in a probabilistic scenario of handoff vertical for communication channels. The results of the simulations in this work in different situations, quality of transmission signals GPRS and Satellite, show that through the handoff algorithms developed, the stationary probability of staying in the states of transmission is increased / Mestrado / Eletrônica / Mestre em Engenharia Automobilistica

Neste trabalho é apresentado o processo de Poisson, através de exemplos existentes e identificados na natureza e em situações presentes no cotidiano. A distribuição de Poisson foi desenvolvida pelo matemático Siméon Denis Poisson com o intuito de aplicar a teoria das probabilidades em julgamentos criminais. Atualmente é possível aplicar este conceito em problemas que envolvem de modo geral fenômenos aleatórios de chegadas, desenvolvimento em colônia de bactérias, dentre outros. O processo de Poisson consiste em um modelo probabilístico adequado para um grande número de fenômenos observáveis e é de grande importância no estudo da teoria das filas. Ao longo do texto serão apresentadas e discutidas definições, axiomas e condições a fim de esclarecer e facilitar o entendimento do assunto. Uma série de exemplos são detalhados, demonstrando assim o amplo número de possibilidades de aplicações dessa teoria. / This work the Poisson process was presented and some examples exist and identified in the nature and in situations present in the daily. The Poisson distribution was developed by the mathematician Siméon Denis Poisson in order to apply Probability Theory in criminal trials. At present, it is possible to apply these concep to problems that involve, in general, random phenomena of arrivals, development in colony of bacteria, among others. The Poisson process consists of a suitable probabilistic model for a large number of observable phenomena and is of great importance in the study of queue theory. Throughout the text will be presented and discussed definitions, axioms and conditions in order to clarify and facilitate the understanding of the subject. Some examples that were detailed, thus demonstrating the larger number of possibilities of applications of this theory.

O presente trabalho visou modelar a escolha de aeroporto na Grande São Paulo. Nesta região existem dois aeroportos que concorrem pelo transporte aéreo doméstico de passageiros, o Aeroporto Internacional de São Paulo em Guarulhos (GRU) e o Aeroporto de Congonhas em São Paulo (CGH).Utilizando modelo LOGIT condicional, foram testadas especificações para a função utilidade, contendo uma, duas ou três variáveis explicativas. O melhor modelo considerou as variáveis: tempo de acesso até o aeroporto, freqüências de vôo diretas no período da viagem (pico da manhã ou da tarde) e experiência do passageiro com os aeroportos considerados.A influência destas variáveis foi analisada ao longo de mercados segmentados segundo critérios de horário de partida, aeroporto de partida, motivo de viagem, local de residência fixa, idade, renda familiar mensal total da residência, experiência com aeroportos da região, modo de acesso ao aeroporto, motivo declarado de escolha de aeroporto, tempo de vôo e tipo de empresa aérea utilizada.

Neste trabalho é apresentado o processo de Poisson, através de exemplos existentes e identificados na natureza e em situações presentes no cotidiano. A distribuição de Poisson foi desenvolvida pelo matemático Siméon Denis Poisson com o intuito de aplicar a teoria das probabilidades em julgamentos criminais. Atualmente é possível aplicar este conceito em problemas que envolvem de modo geral fenômenos aleatórios de chegadas, desenvolvimento em colônia de bactérias, dentre outros. O processo de Poisson consiste em um modelo probabilístico adequado para um grande número de fenômenos observáveis e é de grande importância no estudo da teoria das filas. Ao longo do texto serão apresentadas e discutidas definições, axiomas e condições a fim de esclarecer e facilitar o entendimento do assunto. Uma série de exemplos são detalhados, demonstrando assim o amplo número de possibilidades de aplicações dessa teoria. / This work the Poisson process was presented and some examples exist and identified in the nature and in situations present in the daily. The Poisson distribution was developed by the mathematician Siméon Denis Poisson in order to apply Probability Theory in criminal trials. At present, it is possible to apply these concep to problems that involve, in general, random phenomena of arrivals, development in colony of bacteria, among others. The Poisson process consists of a suitable probabilistic model for a large number of observable phenomena and is of great importance in the study of queue theory. Throughout the text will be presented and discussed definitions, axioms and conditions in order to clarify and facilitate the understanding of the subject. Some examples that were detailed, thus demonstrating the larger number of possibilities of applications of this theory.

CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / O presente trabalho consiste numa abordagem didÃtico-pedagÃgica do estudo e do ensino da Teoria das Probabilidades na EducaÃÃo BÃsica, com Ãnfase no conceito de Probabilidade GeomÃtrica, sua importÃncia e relevÃncia para uma aprendizagem mais significativa, efetiva e atrativa. Inicia-se com a histÃria e evoluÃÃo deste singular ramo da MatemÃtica Aplicada, seguindo-se uma seÃÃo com teoria e prÃtica atravÃs da resoluÃÃo de exercÃcios. O conceito de probabilidade geomÃtrica à introduzido e desenvolvido a fim de mostrar quÃo mais abrangente pode ser a Teoria das Probabilidades (como apresentada nos livros didÃticos no Brasil), tanto em termos de conteÃdo quanto de aplicaÃÃes e relaÃÃes com outras Ãreas da prÃpria MatemÃtica. Algumas aplicaÃÃes interessantes e conhecidas na literatura sÃo apresentadas, resolvidas e analisadas de modo simples, algumas vezes fazendo uso de matemÃtica menos elementar, outras explorando apenas os aspectos intuitivos. Nesta seÃÃo voltada para as aplicaÃÃes do conceito de probabilidade geomÃtrica, trata-se da soluÃÃo de problemas como o Problema das Agulhas de Buffon, o Problema do MacarrÃo e o Problema do Encontro, dentre outros, encerrando com o problema do Paradoxo de Bertrand. Seguem-se as consideraÃÃes finais do autor e um apÃndice com algumas demonstraÃÃes de resultados de geometria plana que sÃo utilizados ao longo do texto. / This work is a didactic-pedagogical approach to the study and teaching of Probability Theory in Basic Education, with emphasis on the concept of Geometric Probability, its importance and relevance to a more meaningful, effective and attractive learning. It begins with the history and evolution of this unique branch of Applied Mathematics, followed by a section with theory and practice by means of problem solving. The concept of geometric probability is introduced and developed in order to show how broad the theory of probability can be (as presented in textbooks in Brazil), both in terms of content, as well as applications and relations with other areas of mathematics itself. Some interesting and well-know applications in the literature are presented, analyzed and solved in a simple fashion, sometimes by making use of less elementary mathematics, others times by exploring only intuitive aspects. In this section, focused on the application of the concept of geometric probability, we deal with the solving of problems, such as the Problem of Buffonâs Needles, the Pasta Problem and the Problem of the Encounter, among others, closing with the problem of Bertrandâs Paradox. On the sequence the author offers his final remarks and appendix with some demonstrations of results in plane geometry that are used throughout the text.