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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2009.tde-27112009-121723
Documento
Autor
Nome completo
Alexsandro Giacomo Grimbert Gallo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Galves, Jefferson Antonio (Presidente)
Garcia, Nancy Lopes
Garivier, Aurelien
Leonardi, Florencia Graciela
Rissanen, Jorma Johannes
Título em português
Simulação perfeita de cadeias de alcance variável não limitado
Palavras-chave em português
Árvores de contextos probabilística
Cadeias de alcance variável
Esquema regenerativo.
Simulação perfeita
Resumo em português
Nesta tese consideramos cadeias de alcance variável não limitado. São cadeias de alcance infinito cuja família de probabilidades de transição é representada por uma árvore de contextos probabilística. Dado uma árvore de contextos probabilística não limitada, as questões que nos interessam são as seguintes: existe ou não uma cadeia estacionária compatível com esta árvore? Se existir, esta cadeia é única? Podemos fazer uma simulação perfeita desta cadeia? Nesta tese, apresentamos novos critérios sucientes que garantem a existência e a unicidade da cadeia estacionária e, sob restrições mais fortes, a possibilidade de fazer uma simulação perfeita. Uma caraterística interessante do nosso trabalho é o fato de não utilizarmos a condição de continuidade.
Título em inglês
Perfect simulation for unbounded variable length memory chains
Palavras-chave em inglês
Perfect simulation
Probabilistic context tree
Regeneration scheme.
Variable length memory chains
Resumo em inglês
We present a new perfect simulation algorithm for stationary chains (indexed by Z) having unbounded variable length memory. This is the class of innite memory chains for which the family of transition probabilities is given by probabilistic context tree. Our condition is expressed in terms of the structure of the context tree. In particular, we do not assume the continuity of the family of transition probabilities. We give an explicit construction of the chain using a sequence of i.i.d. random variables uniformly distributed in [0,1[.
 
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atese.pdf (657.41 Kbytes)
Data de Publicação
2013-03-26
 
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