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.

Derivamos resultados para o Modelo de Armadilhas de Bouchaud no hipercubo a baixa temperatura. Este é um passeio aleatório simples simétrico em tempo contínuo que espera um tempo exponencial com taxa aleatória com distribuição no domínio de atração de uma lei estável de expoente menor do que 1. Os resultados recaem sobre o processo limite chamado K-processo, basicamente, um processo markoviano em um espaço de estados enumerável que entra em qualquer conjunto finito com distribuição uniforme. / We derive results for the Bouchaud trap model in the hypercube at low temperature. This is a continuous-time simple symmetric random walk on hypercube that waits a exponetial time with a random rate with distribution in the domain of attraction of a stable law of exponent lower than 1. The results arise to a scaling limit called k-process, roughly, a Markov process in a denumerable state space which enters finite sets with uniform distribution.

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.

Derivamos resultados para o Modelo de Armadilhas de Bouchaud no hipercubo a baixa temperatura. Este é um passeio aleatório simples simétrico em tempo contínuo que espera um tempo exponencial com taxa aleatória com distribuição no domínio de atração de uma lei estável de expoente menor do que 1. Os resultados recaem sobre o processo limite chamado K-processo, basicamente, um processo markoviano em um espaço de estados enumerável que entra em qualquer conjunto finito com distribuição uniforme. / We derive results for the Bouchaud trap model in the hypercube at low temperature. This is a continuous-time simple symmetric random walk on hypercube that waits a exponetial time with a random rate with distribution in the domain of attraction of a stable law of exponent lower than 1. The results arise to a scaling limit called k-process, roughly, a Markov process in a denumerable state space which enters finite sets with uniform distribution.