SEI/UFU - 1103230 - Ficha de Componente Curricular

Ao final da disciplina o estudante será capaz de:
1. Entender os fundamentos de processos estocásticos, especialmente os aplicáveis às telecomunicações;
2. Aprender a modelar sistemas e variáveis tendo por base os recursos dos processos estocásticos.

Variáveis aleatórias; ortogonalidade; sequencias de variáveis aleatórias; estacionaridade; correlação e densidade espectral; continuidade, diferenciação, integração e ergodicidade; características espectrais de processos aleatórios; e cadeias de Markov.

1. Revisão de conceitos básicos sobre variáveis aleatórias
2. Princípios de ortogonalidade
3. Sequencias de variáveis aleatórias
4. Processos estocásticos
5. Estacionaridade
6. Correlação e densidade espectral
7. Continuidade, diferenciação, integração e ergodicidade
8. Características espectrais de processos aleatórios: densidade espectral de potência, função de autocorrelação, ruído branco e ruído colorido

1. MAGALHÃES, Marcos Nascimento. Probabilidade e variáveis aleatórias. 2. ed. São Paulo: EDUSP, 2006. 411 p., il. Inclui bibliografia e índice. ISBN 8531409454(broch.).
2. ALBUQUERQUE, José Paulo de Almeida e. Probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos. Rio de Janeiro: Interciência: Ed. PUC-Rio, 2008. 334 p., il. Inclui bibliografia e índice. ISBN 9788571931916 (enc.).
3. LEON-GARCIA, Alberto. Probability and random processes for electrical engineering. 2nd ed Reading: Addison-Wesley, 1994. xii, 596p., il. Inclui indice. ISBN 020150037X (enc.).

1. SPALL, James C. Introduction to stochastic search and optimization: estimation, simulation, and control. Hoboken: J. Wiley, c2003. 595p., ll. (Wiley-Interscience series in discrete mathematics and optimization). Inclui bibliografia e índice. ISBN 0471330523.
2. KOVALENKO, Igor' Nikolaevich. Models of random processes: a handbook for mathematicians and engineers. Boca Raton: CRC Press, c1996. 446 p., 24 cm. Includes bibliographical references and index. ISBN 0849328705 (acid-free paper). Disponível em: <http://www.loc.gov/catdir/enhancements/fy0744/96014022-d.html>. Acesso em: 20 fev. 2019.
3. STEWART, William J. Probability, Markov chains, queues, and simulation: the mathematical basis of performance modeling. Princeton: Princeton University Press, c2009. xviii, 758 p., il., 27 cm. Inclui bibliografia (p. [745]-747) e índice. ISBN 9780691140629 (enc.).
4. ALLEN, Arnold O. Probability, statistics, and queueing theory: with computer science applications. 2nd ed Boston: Academic, c1990. xxi, 740 p., ill., 24 cm. (Computer science and scientific computing). Includes bibliographical references and index. ISBN 0120510510 (acid-free paper). Disponível em: <http://www.loc.gov/catdir/description/els032/90000732.html>. Acesso em: 20 fev. 2019. Disponível em: <http://www.loc.gov/catdir/toc/els031/90000732.html>. Acesso em: 20 fev. 2019.
5. ASTRÖM, Karl J. Introduction to stochastic control theory. New York: Academic, 1970. 299 p., il.
6. HOEL, Paul Gerhard. Introduction to stochastic processes. Boston: Houghton Mifflin, c1972. 203 p. ISBN 9780881332674 (broch.).

Documento assinado eletronicamente por Antonio Claudio Paschoarelli Veiga, Coordenador(a), em 22/03/2019, às 09:18, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

Documento assinado eletronicamente por Sergio Ferreira de Paula Silva, Diretor(a), em 25/03/2019, às 07:06, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

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