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30 relações: Cadeias de Markov, Cálculo estocástico, Distribuição de probabilidade, Distribuição normal, Equação de Fokker–Planck, Equação de Langevin, Equação diferencial estocástica, Função de covariância, Função de densidade de probabilidade, Função de Green, George Eugene Uhlenbeck, Juro, Lei de Hooke, Leonard Ornstein, Long & Short, Método da variação de parâmetros, Momento (estatística), Movimento browniano, Passeio aleatório, Processo de Gauss–Markov, Processo de Wiener, Processo estocástico, Processo gaussiano, Processo Lévy, Relação de Einstein (teoria cinética), Ruído gaussiano, Ruído rosa, Tempo, Teorema da equipartição, Variância.
Cadeias de Markov
Em matemática, uma cadeia de Markov (cadeia de Markov em tempo discreto ou DTMC) é um caso particular de processo estocástico com estados discretos (o parâmetro, em geral o tempo, pode ser discreto ou contínuo) com a propriedade de que a distribuição de probabilidade do próximo estado depende apenas do estado atual e não na sequência de eventos que precederam, uma propriedade chamada de Markoviana, chamada assim em homenagem ao matemático Andrei Andreyevich Markov.
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Cálculo estocástico
Cálculo estocástico é um ramo da matemática que opera sobre processo estocásticos.
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Distribuição de probabilidade
Em teoria da probabilidade e em estatística, uma distribuição de probabilidade descreve o comportamento aleatório de um fenômeno dependente do acaso.
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Distribuição normal
Em probabilidade e estatística, a distribuição normal é uma das distribuições de probabilidade mais utilizadas para modelar fenômenos naturais.
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Equação de Fokker–Planck
right A equação de Fokker–Planck, denominada assim por Adriaan Fokker e Max Planck, e também conhecida como equação avançada de Kolmogórov (por Andréi Kolmogórov, quem primeiro a introduziu em um artigo de 1931), descreve a evolução temporal da função de densidade de probabilidade que mostra a posição e a velocidade de uma partícula, ainda que possa ser generalizada a outro tipo de variáveis.
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Equação de Langevin
Em física estatística, uma equação de Langevin é uma equação diferencial estocástica que descreve o movimento de uma variável aleatória (e.g., a posição de uma partícula suspensa num liquido) quando sujeita a um potencial; geralmente, é este potencial que impõe a natureza aleatória ao sistema.
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Equação diferencial estocástica
Este artigo discorre (apresenta e discute de forma simples e para um público leigo) sobre Equações Diferenciais Estocásticas, um novo grupo de equações usadas em modelagem, geralmente empregadas tanto quando não temos uma noção precisa do sistema que temos em mãos ou quando não temos meios para criar um modelo preciso (geralmente modelos assim são chamados de "").
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Função de covariância
Função de covariância, ou simplesmente covariância, refere-se, no campo da geoestatística a uma medição da continuidade espacial de dado fenómeno à semelhança do seu análogo variograma.
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Função de densidade de probabilidade
Em teoria das probabilidades e estatística, a função densidade de probabilidade (FDP), ou densidade de uma variável aleatória contínua, é uma função que descreve a verossimilhança de uma variável aleatória tomar um valor dado.
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Função de Green
Em matemática, uma função de Green é um tipo de função utilizada para resolver equações diferenciais não-homogêneas sujeitas a condições iniciais ou condições de contorno determinadas.
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George Eugene Uhlenbeck
George Eugene Uhlenbeck (Batávia, Índias Orientais Neerlandesas, — Boulder) foi um físico teórico neerlandês naturalizado estadunidense.
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Juro
Juro é a remuneração cobrada pelo empréstimo de dinheiro (ou outro item).
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Lei de Hooke
A lei de Hooke é a lei da física relacionada à elasticidade de corpos, que serve para calcular a deformação causada pela força exercida sobre um corpo, tal que a força é igual ao deslocamento da massa a partir do seu ponto de equilíbrio vezes a característica constante do corpo é deformada:; F.
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Leonard Ornstein
Leonard Salomon Ornstein (Nijmegen, 12 de novembro de 1880 — Utrecht, 20 de maio de 1941) foi um físico neerlandês.
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Long & Short
A estratégia de Long & Short (Comprado & Vendido) consiste em uma operação casada (simultânea), na qual um investidor mantêm uma posição vendida em uma ação e comprada em outra (com financeiro perto de zero) no intuito de obter um residual financeiro da operação quando liquidá-la.
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Método da variação de parâmetros
O método da Variação de Parâmetros ou Método de Lagrange é usado para encontrar uma solução particular de uma equação diferencial não homogênea.
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Momento (estatística)
Em estatística, a expressão genérica de esperança, o -ésimo momento ou momento de ordem n de uma variável aleatória X é dado por: onde o símbolo E indica a operação de valor esperado ou esperança.
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Movimento browniano
Movimento Browniano ou pedesis (πήδησις "pulando") é o movimento aleatório das partículas suspensas em um fluido (líquido ou gás), resultante da sua colisão com átomos rápidos ou moléculas no gás ou líquido.
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Passeio aleatório
Passeio aleatório em duas dimensões Passeio aleatório em duas dimensões com um número maior de passos. No limite para passos muito pequenos, obtém-se o movimento Browniano. Exemplo de oito passeios aleatórios em uma dimensão começando em 0. A representação mostra a posição atual na linha (eixo vertical) versus o tempo (eixo horizontal). Um passeio aleatório é um objeto matemático que descreve um caminho que consiste de uma sucessão de passos aleatórios.
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Processo de Gauss–Markov
Um processo de Gauss–Markov, que recebe este nome em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss e ao matemático russo Andrei Markov, é um processo estocástico que satisfaz os requisitos tanto dos processos de Gauss, como dos processos de Markov.
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Processo de Wiener
Em matemática, o processo de Wiener é um processo estocástico de tempo contínuo, que recebe este nome em homenagem a Norbert Wiener.
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Processo estocástico
Dentro da teoria das probabilidades, um processo estocástico é uma família de variáveis aleatórias representando a evolução de um sistema de valores com o tempo.
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Processo gaussiano
Em teoria da probabilidade e estatística, um processo gaussiano é um modelo estatístico em que as observações ocorrem em um domínio contínuo, por exemplo, tempo ou espaço.
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Processo Lévy
'''Paul Pierre Lévy''' (1886 – 1971) foi o matemático francês que dá nome a esse processo estocástico. O Processo Lévy, no contexto da teoria das probabilidades, é um processo estocástico, ou seja, trata-se de um modelo matemático que, por meio de variáveis aleatórias, representa a evolução de um sistema de valores no tempo.
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Relação de Einstein (teoria cinética)
Em física (mais especificamente, em teoria cinética) a relação de Einstein (também conhecida como relação de Einstein–Smoluchowski) é uma conexão inesperada revelada anteriormente de forma independente por Albert Einstein em 1905 e por Marian Smoluchowski (1906) em seus estudos sobre movimento Browniano.
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Ruído gaussiano
Ruído gaussiano é um ruído estatístico cuja função densidade de probabilidade (FDP) é igual a da distribuição normal, que é também conhecida como distribuição gaussiana.
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Ruído rosa
Ruído Rosa ou Ruído de 1/f é um sinal ou um processo onde o espectro de frequências como a densidade espectral de potência é inversamente proporcional à frequência do sinal.
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Tempo
matéria e energia guardam íntima relação. O tempo é uma grandeza física presente não apenas no cotidiano como também em todas as áreas e cadeiras científicas.
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Teorema da equipartição
Em mecânica estatística clássica, o teorema da equipartição é uma fórmula geral que relaciona a temperatura de um sistema com a sua energia média.
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Variância
Na teoria da probabilidade e na estatística, a variância de uma variável aleatória ou processo estocástico é uma medida da sua dispersão estatística, indicando "o quão longe" em geral os seus valores se encontram do valor esperado.
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