cadeia de markov

ao conjunto E (estados), como estado discreto (cadeia) quando X(t) é definido sobre um conjunto enumerável ou finito; ou estado contínuo (seqüência), caso contrário. Já em relação ao conjunto U (tempo), pode ser classificado como tempo discreto quando t é finito ou enumerável; ou tempo contínuo, caso contrário. Para ilustrar melhor o conceito, apresentamos o exemplo disponível em Alves et al (2006): suponha o tráfego de dados em uma rede local de computadores que se encontra interligada à rede Internet. Neste sistema, mensagens eletrônicas são recebidas e enviadas enquanto são feitos downloads de arquivos. A taxa de transferência de bits por unidade de tempo num dado servidor desta rede é uma variável incerta que depende da intensidade de uso do sistema pelos usuários conectados naquele momento. Podemos, neste sistema, caracterizar a variável aleatória X(t) como a velocidade de transferência de dados em bits/s, onde t é o instante de tempo pertencente ao intervalo T = [0,∞) . O espaço de probabilidade neste exemplo corresponde à função densidade de probabilidade que rege o comportamento da variável aleatória X(t) , por exemplo, uma distribuição normal. É possível citar ainda alguns outros exemplos, tais como, o número de usuários em uma fila de banco em um determinado instante (estado discreto e tempo contínuo); o índice pluviométrico diário (estado contínuo e tempo discreto; o número de dias chuvosos (estado discreto e tempo discreto). Como o estudo de…

Defina as propriedades das tarefas abaixo, de acordo com o slide anterior: Completamente observável, determinístico, episódico, estático, discreto e agente único. 1 – Jogo de poker Estático e discreto. 2 – Dirigir um carro Estático. 3 – Tutor interativo de inglês Determinístico, episódico, estático e discreto e completamente observável. 4 – Diagnóstico médico Determinístico, estático e discreto. 5 – Jogo solitário Completamente observável, determinístico,…

dos Jogos Introdução Os modelos de decisão podem ser considerados como um procedimento de tomada de decisão em situações não competitivas, no sentido de não envolver diretamente outras pessoas ou organizações. Os estados ou os cenários que irão acontecer envolvem riscos ou incertezas referentes à previsão do mercado, influência do clima, etc. O tomador de decisão escolhe uma das alternativas de decisão existentes. O decisor tem conhecimento dos cenários possíveis e dos riscos…

Estavéis (SteadyState) Exemplos e Aplicações de Cadeias de Markov Aplicações da Teoria de Cadeias de Markov Fontes Consultadas Processos Estocásticos Processos Estocásticos: Definição Processo Determinístico Evolução do estado totalmente previsível. Processo Estocástico Estado governado por funções de distribuição de probabilidades. Processos Estocásticos: Definição Estocástico Determinístico Processos Estocásticos: Definição Processo Estocástico Coleção de variáveis randômicas…

1. O jogo da imitação Proponho-me examinar a questão, "As máquinas podem pensar?" Isso deve começar com definições do significado dos termos "máquina" e "pensar". As definições podem ser enquadradas de forma a reflectir tanto quanto possível a utilização normal das palavras, mas essa atitude é perigosa, se o significado das palavras "máquina" e "pensar" estão a ser encontrada examinando como eles são comumente usados é difícil escapar à conclusão de que o significado ea resposta para a…

COMPUTAÇÃO E INTELIGÊNCIA 1. O jogo da imitação Proponho a seguinte questão: "Podem as máquinas pensar?" A reflexão sobre esta questão deveria ser iniciada com definições do significado dos termos "máquinas" e "pensar". As definições poderiam ser esquematizadas de modo a refletir, na medida do possível, o uso comum das palavras, mas tal atitude é perigosa. Se os significados das palavras "máquina e pensar" tiverem de ser encontrados por meio de um exame de seu uso habitual,…

Resumo Computing Machinery and Intelligence Alunos: Alexandre Henrique Unfried, Julian Ruiz Diaz, Leandro Jorge Vieira da Maia O jogo da imitação. É difícil responder se as “máquinas podem pensar”, pois seria necessário definir o significado dos termos “máquina” e “pensar”, definições de palavras menos ambíguas são mais fáceis. Esse problema também pode ser descrito em termos de um jogo que se chama “jogo da imitação”. É jogado por três pessoas: um homem, uma mulher e um…

prazo. Ambientes episódicos são mais simples porque o agente não tem que pensar a frente, ou seja, não tem que pensar nas consequências futuras de suas ações, apenas nas consequências da ação atual. Estático x dinâmico: Se o ambiente pode mudar enquanto o agente está deliberando, podemos dizer que ele é dinâmico, senão, é estático. Se o ambiente não muda com a passagem do tempo, mas a performance do agente sim, então dizemos que ele é semi-dinâmico. Discreto x continuo: Um ambiente…

estatística? R:O parâmetro mede a população inteira e a Estatística uma amostra. 2. Dados Qualitativos/Quantitativos. Qual a diferença entre dados qualitativos e dados quantitativos? R: Os dados qualitativos (ou categóricos ou de atributos) podem ser separados em diferentes categorias que se distinguem por alguma característica não-numérica (Os sexos (masculino e feminino) de atletas profissionais. Os dados quantitativos consistem em números que representam contagens ou medidas. (Os…

Luís Rocha PROBABILIDADE A probabilidade pode ser pensada como uma teoria matemática utilizada para estudar a incerteza oriunda de fenômenos que envolvem o acaso. Jogos de dados e de cartas, ou o lançamento de uma moeda para o ar enquadram-se na categoria do acaso. A maioria dos jogos esportivos também é influenciada pelo acaso até certo ponto. POPULAÇÃO Ao conjunto de entes portadores de, pelo menos, uma característica comum denominamos população estatística ou universo…