Aula prática 8

16 novembro 2010, 08:30 • Célia Mariana Rabaçal Borlido

Resolução dos seguintes exercícios do livro do Lay:

3.1.: 9, 10

3.2.: 1, 2, 3, 4, 6, 39

3.3.: 8, 22

4.9.: 2, 6

7 ª Aula Prática

15 novembro 2010, 12:00 • Jose Luis Martins Borges e Fachada

7 ª Aula Prática

15 novembro 2010, 10:30 • Jose Luis Martins Borges e Fachada

Resolução dos Exercícios da Secção 2.9 : 9, 13; da Secção 3.1 :1, 9; da Secção 3.2 : 5, 15, 32, 39.

Cadeias de Markov

15 novembro 2010, 09:30 • Ana Moura Santos

Vectores de probabilidades e matrizes estocásticas (matrizes com vectores coluna que são vectores de probabilidades). Cadeias de Markov: uma sucessão de vectores de probabilidades x _k e uma matriz P nxn t.q. x _k+1=P x _k. Exemplos: sistemas com dois estados possíveis. Cálculo do vector estacionário (steady-state) como o vector de probabilidades t.q. P q= q. Procedimento algébrico para calcular o vector de probabilidades. 

T.P.C.: exercícios da secção 4.9 do Lay: 1-7, 16, 18.

Cadeias de Markov

15 novembro 2010, 08:30 • Ana Moura Santos

Vectores de probabilidades e matrizes estocásticas (matrizes com vectores coluna que são vectores de probabilidades). Cadeias de Markov: uma sucessão de vectores de probabilidades x _k e uma matriz P nxn t.q. x _k+1=P x _k. Exemplos: sistemas com dois estados possíveis. Cálculo do vector estacionário (steady-state) como o vector de probabilidades t.q. P q= q. Procedimento algébrico para calcular o vector de probabilidades. 

T.P.C.: exercícios da secção 4.9 do Lay: 1-7, 16, 18.