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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorGONDIM, João Antonio Miranda-
dc.contributor.authorSOUZA, Higor Felipe de Oliveira-
dc.date.accessioned2023-02-16T13:32:53Z-
dc.date.available2023-02-16T13:32:53Z-
dc.date.issued2022-12-06-
dc.date.submitted2023-02-12-
dc.identifier.citationSouza, Higor. Cadeias de Markov a tempo discreto e algumas aplicações. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso Matemática Licenciatura - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/49142-
dc.description9,00pt_BR
dc.description.abstractEste Trabalho de Conclusão de Curso tem por objetivo promover ao leitor um domínio de forma mais acessível o ensino das Cadeias de Markov a Tempo Discreto mostrando algumas aplicações de seus cálculos com exercícios mais compreensíveis. Os conceitos aqui tratados são: a Introdução a Cadeias de Markov, Cadeias de Markov Absorventes e Cadeias de Markov Ergódicas. Utilizando os Exercícios de forma mais clara, mostrando todos os seus passos enriquece de forma objetiva esse TCC. Assim é necessário também posteriormente uma continuação desse trabalho para que tenhamos um entendimento amplo de todo o assunto sobre as Cadeias de Markov, como apoio para o último capítulo desse TCC pois seus teoremas são um pouco mais complexos.pt_BR
dc.format.extent57p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMatrizes de transiçõespt_BR
dc.subjectPotências de transiçõespt_BR
dc.subjectCadeias Absorventespt_BR
dc.subjectCadeias Ergódicaspt_BR
dc.subjectCadeias Regulares.pt_BR
dc.titleCadeias de Markov a tempo discreto e algumas aplicaçõespt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6130647014850355pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2674397127545655pt_BR
dc.description.abstractxThis Course Completion Work aims to promote to the reader a more accessible mastery of the teaching of Markov Chains in Discrete Time showing some applications of their calculations with more understandable exercises. The concepts discussed here are Introduction to Markov Chains, Absorbent Markov Chains, and Ergodic Markov Chains. Using the exercises more clearly, showing all your steps objectively enriches this TCC. Thus, a continuation of this work is also necessary later so that we have a broad understanding of the entire subject of Markov Chains, as support for the last chapter of this TCC because its theorems are a little more complex.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Probabilidade e Estatísticapt_BR
dc.degree.departament::(CCEN-DMAT) - Departamento de Matemáticapt_BR
dc.degree.graduation::CCEN-Curso de Matemática (Bacharelado e Licenciatura)pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
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