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Processos estocásticos com memória de alcance variável: Monge-Kantorovich, reamostragem e sistemas markovianos de partículas

Processo: 09/09809-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2009
Vigência (Término): 30 de setembro de 2011
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade
Pesquisador responsável:Nancy Lopes Garcia
Beneficiário:Alexsandro Giacomo Grimbert Gallo
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Sistemas markovianos de partículas   Processos estocásticos

Resumo

Este projeto comporta duas principais partes que se apresentam como uma continuação e generalização natural da tese de doutorado do candidato. Numa primeira parte, vamos utilizar a estrutura regenerativa das cadeias de memória infinita com alcance variável introduzidas na tese de doutorado \citep{gallo/2009} para atacar dois problemas que estão na onda do dia. O primeiro problema é o problema de Monge-Kantorovich para leis estacionárias de cadeias de memória infinita. O segundo é a utilização do esquema regenerativo como base para fazer reamostragem para cadeias de memória infinita. Numa segunda parte, queríamos achar novos critérios para a existência e a unicidade da medida invariante para sistemas markovianos de partículas com interação de alcance infinito, e em particular, achar alternativas à tradicional suposicão de continuidade para as taxas de transição \citep*{galves/garcia/eva/2009}. Uma tal alternativa pode ser encontrada também na noção de processos com alcance varíavel. Portanto, um caminho natural seria generalizar os resultados da tese de doutorado do candidato sobre simulação perfeita de cadeias de alcance variável ao caso de sistemas markovianos de partículas de alcance variável. (AU)

Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ABADI, MIGUEL; CARDENO, LILIAM; GALLO, SANDRO. Potential Well Spectrum and Hitting Time in Renewal Processes. Journal of Statistical Physics, v. 159, n. 5, p. 1087-1106, JUN 2015. Citações Web of Science: 2.
GALLO, SANDRO; TAKAHASHI, DANIEL Y. Attractive regular stochastic chains: perfect simulation and phase transition. Ergodic Theory and Dynamical Systems, v. 34, n. 5, p. 1567-1586, OCT 2014. Citações Web of Science: 5.
GALLESCO, C.; GALLO, S.; TAKAHASHI, D. Y. Explicit estimates in the Bramson-Kalikow model. Nonlinearity, v. 27, n. 9, p. 2281-2296, SEP 2014. Citações Web of Science: 2.
GALLO, SANDRO; GARCIA, NANCY L. Perfect simulation for locally continuous chains of infinite order. Stochastic Processes and their Applications, v. 123, n. 11, p. 3877-3902, NOV 2013. Citações Web of Science: 2.
GALLO, SANDRO; PACCAUT, FREDERIC. On non-regular g-measures. Nonlinearity, v. 26, n. 3, p. 763-776, MAR 2013. Citações Web of Science: 6.
GALLO, S.; LERASLE, M.; TAKAHASHI, D. Y. Markov Approximation of Chains of Infinite Order in the (d)over-bar-metric. Markov Processes and Related Fields, v. 19, n. 1, p. 51-82, 2013. Citações Web of Science: 4.
FERNANDEZ, ROBERTO; GALLO, SANDRO; MAILLARD, GREGORY. REGULAR G-MEASURES ARE NOT ALWAYS GIBBSIAN. Electronic Communications in Probability, v. 16, p. 732-740, NOV 20 2011. Citações Web of Science: 10.

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