Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29750
Compartilhe esta página
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | RAMOS, Alex Dias | - |
dc.contributor.author | SILVA, César Diogo Bezerra da | - |
dc.date.accessioned | 2019-03-18T21:48:25Z | - |
dc.date.available | 2019-03-18T21:48:25Z | - |
dc.date.issued | 2018-01-24 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29750 | - |
dc.description.abstract | Estudamos uma classe de autômatos celulares probabilísticos com interação não local. Cada componente pode assumir estado zero ou um e possui dois vizinhos. Se seus vizinhos têm igual estado, então a componente assume o mesmo estado de seus vizinhos. Quando os seus vizinhos tem estados distintos, temos: se o vizinho da direita está no estado um, então a componente assume o estado um com probabilidade 𝛼 ou o estado zero com probabilidade 1 – 𝛼; se o vizinho da direita está no estado zero, então a componente assume o estado um com probabilidade 𝛽 ou o estado zero com probabilidade 1 – 𝛽. Consideramos um conjunto de medidas iniciais do nosso processo. Para estas medidas, provamos que o processo sempre converge fracamente para a medida concentrada na configuração cujo todas as componentes tem estado zero. Mostramos que o tempo médio desta convergência apresenta um tipo de transição de fase. Numa direção, se 𝛼 ≥ 1 – 𝛽, então este tempo médio é infinito; na outra direção, se 𝛼 < 1 – 𝛽 e a distância entre os vizinhos é de uma unidade, então este tempo médio é finito. Neste caso, obtemos um limite superior para o tempo médio de convergência, o qual é uma função linear da medida inicial. Por meio dos nossos resultados, foi possível estabelecer novas características em alguns processos conhecidos na literatura. Também apresentamos algumas análises numéricas do nosso processo. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Estatística | pt_BR |
dc.subject | Autômatos celulares probabilísticos | pt_BR |
dc.title | Análise de convergência de uma classe de autômatos celulares probabilísticos com interação não local | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/7297648954205404 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0017995381613881 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Estatistica | pt_BR |
dc.description.abstractx | We studied a class of probabilistic cellular automata with non-local interaction. Each component can assume state zero or one and it has two neighbors. If its neighbors are in equal state, then the component assume equal state of its neighbors. When its neighbors are in different states, then: if the right neighbor is in state one, then the component assume state one with probability 𝛼 or state zero with probability 1 – 𝛼; if the right neighbor is in state zero, then the component assume state one with probability 𝛽 or state zero with probability 1 – 𝛽. Let us consider a set of initial measures to our process. For these measures, we prove that the process always converges weakly to the measure concentrated in the configuration whose all the components are in state zero. We show that the mean time of convergence exhibit a kind of phase transition. At one hand, if 𝛼 ≥ 1 – 𝛽, the mean time is infinity; on the other hand, if 𝛼 < 1 – 𝛽 and the distance between neighbors is one unit, then this mean time is finite. In this case, we obtain an upper bound for the convergence time, which is a linear function of the initial measure. Through our results, it was possible to establish new characteristics in some well-known processes in the literature. Also, we presented some numerical analysis of our process. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado - Estatística |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
DISSERTAÇÃO César Diogo Bezerra da Silva.pdf | 862,1 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este arquivo é protegido por direitos autorais |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons