Cadena de Markov de tiempo discreto

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Sistemas lineales asociados a una cadena de Markov en tiempo discreto

Sistemas lineales asociados a una cadena de Markov en tiempo discreto

util en la modelizaci´ on de fen´ omenos en los que por diversas circunstancias los par´ ametros cambian abrupta o aleatoriamente. En efecto, en muchas situaciones pr´ acticas el sistema opera bajo condiciones adversas como en el caso de un avi´ on que vuela en medio de una tormenta recibiendo fuertes descargas el´ ectricas. Lo mismo puede suceder con un modelo econ´ omico sujeto a alteraciones adversas debido al contexto exterior muchas veces incierto o una central t´ ermica solar sujeta a cambios de temperatura por las condiciones atmosf´ ericas. A veces la alteraci´ on de los par´ ametros tambi´ en es causada por fallas internas del sistema, por la interconexi´ on de los componentes o la antig¨ uedad de estos. Para modelar esta situaci´ on se introducen los sistemas din´ amicos con saltos markovianos. Este modelo se ha venido utilizando desde la d´ ecada de los 70 en diversas ´ areas de investigaci´ on como, por ejemplo, sistemas econ´ omicos [8], sistemas el´ ectricos [11], sistemas rob´ oticos [12], sistemas de control a´ ereo [13], [14], [15], etc. La cadena de Markov asociada al sistema muda de estado aleatoriamente a medida que transcurre el tiempo. Cada estado de la cadena representa un modo de operar distinto del sistema. De esta manera, en lugar de un ´
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Regularidad y estabilidad de sistemas lineales con saltos markovianos en tiempo discreto

Regularidad y estabilidad de sistemas lineales con saltos markovianos en tiempo discreto

Una cadena de Markov es un proceso estoc´astico que satisface la propiedad Markoviana, es decir, si se conoce la historia del proceso hasta el instante actual, su estado presente resume toda la informaci´on relevante para describir, en probabilidad, su estado futuro. En este anexo presentamos los aspectos teoricos b´asicos sobre cadenas de Markov que son necesarios conocer para el desarrollo de nuestro trabajo.

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Análisis del mecanismo de acceso EDCA para redes locales inalámbricas del tipo IEEE 802.11e basado en cadenas de MarkovAnalysis of the EDCA access mechanism for an IEEE 802.11e compatible wireless local area network using Markov chains

Análisis del mecanismo de acceso EDCA para redes locales inalámbricas del tipo IEEE 802.11e basado en cadenas de MarkovAnalysis of the EDCA access mechanism for an IEEE 802.11e compatible wireless local area network using Markov chains

En Bianchi (2000) se presenta un modelo basado en cadenas de Markov de tiempo discreto que captura los detalles del protocolo DCF en cuanto a sensado de portadora y retracción exponencial y permite calcular el throughput para los dos métodos que existen para la transmisión de datos, es decir, incluyendo o no el intercambio previo de las tramas RTS- CTS. Cuando no se usa el intercambio de estas tramas, se dice que se usa el método básico. En la mencionada referencia se suponen condiciones ideales del canal y un número finito de estaciones que siempre tienen una trama por transmitir; es decir, cada estación opera en saturación. Supone también que la probabilidad de colisión de una trama transmitida por alguna estación es constante e independiente del número de retransmisiones sufridas. Además, estudia el comportamiento de una sola estación y obtiene la probabilidad τ de que la estación transmita una trama en un ciclo de tiempo arbitrario. En este caso se usa el término “ciclo” para denotar el tiempo que transcurre entre dos instantes en los que la cadena de Markov tiene permitido cambiar su estado. La regla que determina estos instantes es que el medio de transmisión debe haber estado libre durante un período de tiempo suficientemente largo: DIFS después de un intento de transmisión (ya sea fallido o exitoso) o una ranura (SLOT) si el medio ya estaba libre, como se explica en la sección II.5.1.1.
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Uso de las cadenas de Markov para un modelo de negocios

Uso de las cadenas de Markov para un modelo de negocios

El algoritmo probabilístico propuesto en este trabajo permite enfrentar elementos de incertidumbre (compras de productos de sábila “Talea”) presentes en la predicción de las compras de los tres productos. Este permite la extensión de la secuencia de estados sin alterar el modelo matemático adoptado ni la complejidad temporal de su ejecución. En los resultados se evidencia, además, que resulta satisfactorio que el algoritmo propuesto esté sustentado sobre la Cadena de Markov en tiempo discreto al contrastar la disponibilidad observada con la disponibilidad pronosticada para los productos de la población en estudio.
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Cadenas de Markov en la determinación de circuitos turísticos para la región Puno, 2018

Cadenas de Markov en la determinación de circuitos turísticos para la región Puno, 2018

Delgado (2017), En este trabajo se presentó un estudio basado en la matriz de transición de una cadena de Markov homogénea, donde sus estados coinciden con las posibles etapas por las cuales una persona transita en la dinámica de transmisión del dengue y el comportamiento de las entidades que varían en el tiempo. También propone una estrategia novedosa de control basada en la ponderación de las probabilidades trascendentales incorporándolo a la matriz con el objetivo de reducir el impacto de la epidemia en la sociedad.

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Clasificación y análisis de los modelos de fuentes de video sobre internet

Clasificación y análisis de los modelos de fuentes de video sobre internet

En [8] se asume que las fuentes de video generan 30 cuadros/s. Cada cuadro consiste de aproximadamente 250.000 pixeles que son codificados digitalmente (resolución algo menor a 640x480 pixeles). El algoritmo de compresión de reposición condicional codifica y transmite la diferencia entre niveles de pixeles de subsecuentes cuadros si esta diferencia excede un umbral dado. Se asume que N independientes fuentes de video son multiplexadas en una troncal de alta velocidad. Los bits codificados sin buffer de cada fuente son primero almacenados en pre?buffers separados y entonces unidos a un buffer común como en la Fig. 4. Los pre?buffers pueden quitar picos de los datos fuente sobre un periodo de cuadro como será explicado luego. El multiplexor ensambla los datos en el buffer común en bloques que son transmitidos sobre la línea de comunicación de alta velocidad. Los bloques pueden ser cuadros asíncronos (en tiempo) que combinan porciones de datos de cada fuente. La longitud del cuadro depende de la cantidad instantánea de datos de las fuentes. Los delimitadores de cuadros e información de identificación de fuente deben ser incluidos para habilitar la demultiplexación en el destino. Un bloque puede además ser un paquete de datos ensamblados desde una sola fuente. Los paquetes son almacenados y dirigidos en un modo FIFO (primero en entrar – primero en salir) en el mismo orden como ellos son ensamblados. La longitud del paquete puede ser variable debido a cambios temporales en la tasa de bit de la fuente (pero también fijada), en tal caso la tasa de fuente variable causará variación en las tasas de llegada de paquetes. Cada paquete necesita un encabezado para identificar la fuente, el destino, su número de secuencia, y posiblemente una marca de tiempo para alertar a la red en caso de retrasos de buffering excesivos. La detección y corrección de errores puede ser adicionada.
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Cadena de Valor Lancuba-Petrocchi

Cadena de Valor Lancuba-Petrocchi

Los miembros de la cadena de valor se benefician a través de la seguridad en la relación que ellos han establecido. Por ejemplo, el compromiso de un grupo de productores de suministrar productos de alta calidad, beneficia a otros miembros de la cadena. La participación del productor reduce la incertidumbre sobre la calidad y cantidad del producto para su posterior procesamiento y distribución. Los costos de transacción se reducen a causa del desarrollo de relaciones comerciales a largo plazo y estables.

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA

UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA

Graw Hill. Cuarta Edición. 2006. Cap. 14: La Dinámica Económica y el Cálculo Integral. Cap. 15: Tiempo Continuo Ecuaciones Diferenciales de Primer Orden. Cap. 16: Ecuaciones Diferenciales de Orden Superior. Cap. 17: Tiempo Discreto: Ecuaciones en Diferencias de Primer Orden. Cap. 18: Ecuaciones en Diferencias de Orden Superior.

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Control en tiempo discreto de lazos de realimentación de corriente en el contexto de la bioimpedancia

Control en tiempo discreto de lazos de realimentación de corriente en el contexto de la bioimpedancia

El objetivo de este trabajo de maestr´ıa es proponer una fuente de corriente para estudios de bioimpedancia basada en t´ ecnicas de control realimentado de tiempo discreto, buscando verificar si la aplicaci´ on de estas t´ ecnicas de control, permite optimizar respecto al estado del arte el rendimiento en estabilidad, ancho de banda e impedancia de salida de la fuente de se˜ nales propuesta. Para lograr estos objetivos se realiz´ o una exploraci´ on detallada de las arquitecturas y plataformas utilizadas en el dise˜ no de fuentes de se˜ nales digitales para estudios de bioimpedancia existentes en el estado del arte, proponi´ endose una arquitectura completamente embebida en la plataforma PSoC 5LP, la cual regula el nivel pico de la corriente entregada por la fuente mediante un controlador proporcional que mide el voltaje presente en una resistencia de valor conocido la cual se encuentra en serie con la impedancia de carga (Resistencia Shunt), logr´ andose una frecuencia de trabajo m´ axima de 120 kHz.
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Descripción e Implementación del Muestreador de Gibbs en Versión Bivariada

Descripción e Implementación del Muestreador de Gibbs en Versión Bivariada

El muestreador de Gibbs es uno de los algoritmos markovianos, estos son conocidos como m´ etodos MCMC (proviene del ingl´ es Monte Carlo Markov Chain). Los cuales se basan en emplear el m´ etodo de Monte Carlo v´ıa cadenas de Markov. A continuaci´ on, presentaremos un muy breve desarrollo hist´ orico de los m´ etodos MCMC. Para esto, es conveniente iniciar por el m´ etodo de Montecarlo, ya que como se ha dicho es la ra´ız de los algoritmos MCMC. El m´ etodo de Montecarlo surge entre 1944 y 1946, su descubrimiento lo comparten los matem´ aticos Stanislaw Ulam y John von Neumann. Es preciso destacar que la idea original del m´ etodo se debe a Ulam, pero es Neumann quien realiza mejoras y un aporte significativo para que el m´ etodo de Monte Carlo se hubiese implementado en 1948, para obtener los valores singulares de la ecuaci´ on de Schr¨ odinger aunque tambi´ en se recibi´ o aportes del f´ısico Enrico Fermi.
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Propuestas didácticas para desarrollar las Líneas de Trabajo del Programa Escuelas de Tiempo Completo

Propuestas didácticas para desarrollar las Líneas de Trabajo del Programa Escuelas de Tiempo Completo

En los Jardines de Niños participantes en el PETC, tiene especial relevancia que educadoras y directoras estén convencidas de que vale la pena aprovechar la ampliación del horario en beneficio de los aprendizajes de los alumnos. Esto será factor clave para que todas participen de manera decidida en los cambios que es necesario hacer en el contexto esco- lar: en la organización de la escuela, en sus formas de relacionarse con la comunidad escolar, en sus compromisos profesionales y, sobre todo, en sus prácticas pedagógicas. Para apoyar estos cambios, las docentes tienen a su favor un valioso recurso: el tiempo. En los Jardines de Niños de Tiempo Completo, las educadoras y las directoras cuentan con cinco horas semanales para dedicarlas a actividades, individuales o colectivas, rela- cionadas con la planeación del trabajo, la evaluación y el seguimiento a los avances de los niños, la comunicación con las familias de los alumnos, así como con la formación profesional mediante el trabajo colaborativo.
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Dictamen sobre la propuesta de creación de la licenciatura en ingeniería mecatrónica en el Instituto Tecnológico de Costa Rica

Dictamen sobre la propuesta de creación de la licenciatura en ingeniería mecatrónica en el Instituto Tecnológico de Costa Rica

En el campo de la ingeniería, es de suma importancia el realizar los proyectos a tiempo, dentro del presupuesto y cumpliendo con las características deseadas. Antes de proceder a la realización de cualquier proyecto importante es necesario conocer cual será el comportamiento del sistema, aún antes de haberlo construido; con el objetivo de evitar problemas que posteriormente podrían ser más difíciles y más caros de resolver. Además en algunos casos se requiere ajustar el comportamiento del sistema a valores deseables. Entonces, es necesario obtener para esos sistemas, modelos que sean adecuados para describir y analizar su comportamiento y que sean, en la mayoría de los casos, utilizables en un computador digital. Es por ello que un ingeniero necesita conocer las herramientas de modelado y análisis de sistemas que le permitan solucionar rápida y eficientemente los problemas.
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La gestión de la cadena de suministro. Dirección de operaciones

La gestión de la cadena de suministro. Dirección de operaciones

No hay que confundir el concepto de gestión de la cadena de suministro con la logística integral. Ésta constituye una parte del proceso de la cadena de suministro que planifica, implanta, y controla la eficiencia y efectividad de los flujos y almacenamiento de bienes, servicios, e información desde el punto de origen al punto de consumo con el objetivo de satisfacer las necesidades de los clientes. Mientras que la gestión de la cadena de suministro fluye directamente desde arriba, requiere de un proceso de decisiones estratégico. Debe ser un objetivo compartido de prácticamente cada función en la cadena y es de particular significancia estratégica debido a su impacto en los costes totales y en la participación de mercado. También proporciona una óptica diferente de los inventarios los cuales son usados como el último mecanismo de equilibrio en la cadena y no el primero.
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Probabilidades y tasas de transici´

Probabilidades y tasas de transici´

Al igual que en el caso discreto, de existir una distribuci´ on estacionaria, la cadena la alcanza asint´ oticamente, con indepencia de la distribuci´ on inicial. Es por ello que la distribuci´ on estacionaria es un objeto clave en el estudio de modelos markovianos:

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Gestión de la cadena de valor

Gestión de la cadena de valor

Dividir las series de tiempo en sus componentes básicos (tendencia, ciclo, estacionalidad, irregularidad) al objeto de identificar patrones reconocibles y más fácilmente previsibles. Estos componentes básicos pueden entonces proyectarse en el futuro y combinarse para construir la previsión.

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Gestión de la cadena de suministro. Estudio de prospectiva

Gestión de la cadena de suministro. Estudio de prospectiva

y su Contexto El término de logística se comenzó a usar en el ejército de Napoleón en relación con la problemática para la obten- ción de la impedimenta, armamento y munición necesarios para cumplir misiones militares. A partir de aquí, todos los ejércitos han basado el éxito de sus campañas en el ade- cuado aprovisionamiento logístico de sus tropas, de forma tal que el término adquirió concomitancias militares. Tiempo después, se comienza a utilizar , como sinónimo de transporte de suministros, y hoy se entiende por logística a la gestión del flujo de materiales, de información y tesore- ría, en el ámbito de la cadena de suministros de una empre- sa, bajo el prisma de la optimización de los costes y la cali- dad del servicio, atendiendo a factores de localización, tiempo y formato del flujo.
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Control minimax de sistemas estocásticos a tiempo discreto con criterio de costo descontado

Control minimax de sistemas estocásticos a tiempo discreto con criterio de costo descontado

En este cap´ıtulo analizaremos una aplicaci´ on de la teor´ıa de control minimax al estudio de sistemas de control estoc´ astico que dependen de par´ ametros desconocidos. En este caso, el oponente es considerado como la “naturaleza”que de cierta manera elige el par´ ametro desconocido en cada tiempo t. Espec´ıficamente, trataremos siste- mas de control estoc´ astico que evolucionan de acuerdo a una ecuaci´ on en diferencias de la forma

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Estudio de confiabilidad de transformadores de potencia 33/13 2 kV

Estudio de confiabilidad de transformadores de potencia 33/13 2 kV

The reliability of the components group is analyzed from the operational records of the output instant and restoration instant, calculating the Markov chain that typifies the component, the Poisson processes that model the arrival of events for failures and repairs, the probability distributions associated with the time for failure and time for repair and other reliability indexes.

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Modelos ocultos de Markov para el etiquetado de texto

Modelos ocultos de Markov para el etiquetado de texto

Las cadenas de Markov resultan útiles cuando se necesita calcular la probabilidad de una secuencia de eventos observa- bles. Tomemos por ejemplo una oficina en la que alguien se encarga de anotar la carga de trabajo diaria –para simplificar, vamos a sumir que la carga de trabajo solo puede ser ‘ALTA’ (A), ‘MEDIA’ (M) o ‘BAJA’ (B)–. Después un tiempo reco- pilando datos, esta persona construye una cadena de Markov para estudiar las probabilidades de distintas secuencias. En es- te caso los estados del autómata se van a corresponder con las cargas de trabajo ya que son los elementos que vamos a en- contrar en la cadena de entrada. El resultado es el autómata de la figura 1.
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Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes de datos y telecomunicación

Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes de datos y telecomunicación

En otras palabras si notamos con τ i (j) el instante en que Z s alcanza por j-´esima vez el estado i, y con σ (j) i el instante en que Z s abandona por j-´esima vez el estado i, con σ i (j) > τ i (j) , resulta que Z s = i durante τ i (j) , σ (j) i correspondiente a la j-´esima visita de Z s al estado i y entonces Y s toma el valor sorteado seg´ un la ley f i para todo s ∈ τ i (j) , σ (j) i . Si interpretamos el estado de la cadena modulante como la actividad que realiza un usuario, la velocidad de transferencia asumen rangos distintos de acuerdo al tipo de acti- vidad. Por ejemplo, si el usuario env´ıa un correo electr´ onico utilizar´ a una tasa de trans- ferencia sensiblemente menor que la que requiere un usuario que interviene en una video- conferencia, por lo tanto parece razonable suponer que el rango de velocidad Y s , adem´ as de depender del estado s en que se encuentra la cadena modulante, sea distinto para cada estado.
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