PROF. DR. JACQUES FACON

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "PROF. DR. JACQUES FACON"

Transcrição

1 PUCPR- Ponifícia Universidade Caólica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informáica Alicada PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE RENYI Resumo: Segmenação de imagem é um méodo imorane e fundamenal em muios sisemas digiais de rocessameno de imagens. Segmenação de imagem or limiarização é a écnica mais simles e envolve a idéia básica de que os objeos e o fundo de uma imagem digial ossuem disribuições disinas de níveis de cinza. Nese rabalho aresena-se uma écnica geral de limiarização de imagens digiais baseado na enroia de Renyi. Nosso méodo inclui dois dos bens conhecidos méodos globais de limiarização. Palavras-chave: Processameno de Imagens, Enroia de Renyi, Limiarização de imagem, Méodo da soma máxima de enroia, Méodo da correlação enróica.. Inrodução Um dos méodos mais freqüenemene usados no rocessameno de imagens é o binarização. Ese arâmero disingue objeos do fundo em imagens. Além disso, é usado como uma ferramena oular em uma grande variedade de alicações do rocessameno de imagens, como arimorameno de exos, análise de imagens biomédicas e localização de endereços e enveloes. As écnicas de seleção or binarização odem ser divididas em dois gruos: binível e mulinível. No modo binível, um valor de limiar ara segmenar a imagem em um fundo e um objeo. Binarização no modo binível é usado em objeos disinos de seus fundos. Em uma imagem, se o objeo é disino de seu fundo, enão o hisograma do nível de cinza será bimodal, e o valor de limiar ode ser escolhido ara coincidir com a froneira do nível de cinza do hisograma. Cada ixel que iver um valor de nível de cinza acima do valor de limiar será aribuído como um ixel do objeo ( fundo ) e cada ixel que iver um valor de nível de cinza igual ou suerior ao valor de binarização será aribuído ao fundo do objeo ( objeo ). O modo mulinível de binarização é usado quando uma imagem em vários objeos, eses disinos do fundo. A resença de vários objeos disinos orna o hisograma mulimodal, e o valor de limiar é deerminado localizando as froneiras que searam os objeos. O modo mulinível de binarização é deerminado aravés de seu modo binível. Ese rabalho raa de um méodo de binarização auomáico e global usando a Enroia de Renyi. Ese méodo esende dois méodos de binarização, que são os méodos de Kaur e Chang.. Binarização Usando a Enroia de Renyi Esa écnica de binarização é similar às écnicas de Kaur e de Chang, e visa oimizar uma função criério. A binarização usando a Enroia de Renyi usa duas disribuições robabilísicas ( objeo e fundo do objeo ), derivadas da disribuição original dos níveis de cinza de uma imagem e inclui os méodos de da Soma de Enroia Máxima e da Correlação Enróica. Sejam 0,,,..., 55 as robabilidades de disribuição dos níveis de cinza. Desa disribuição, duas disribuições de robabilidades, uma ara a classe do objeo A e oura ara a classe do fundo do objeo A são derivadas. As disribuições robabilísicas das classes do objeo e do fundo do objeo, A e A, são dadas or:

2 Onde: 0 A :,,..., A ( A ) ( A ) ( A ) + + :,,..., 55 ( A ) ( A ) ( A ) 55 = 0 + ( A ) = i, ( A ) = i, ( A ) + ( A ) O valor de, que é o valor de binarização, ode ser escolhido, enre 0 e 55, como sendo um valor de um nível de cinza que seara o objeo do seu fundo. A enroia de Renyi de ordem de uma imagem é definida como sendo: 55 H T = ln ( k ), onde, que deve ser diferene de, é um arâmero osiivo e real. A enroia de Renyi disribuições do objeos e do fundo do objeo são dadas or resecivamene. H H A A k= 0 i = ln = ln 55 ( A ) 0 i ( A ) + H T associada com as A écnica de binarização usando a Enroia de Renyi consise em buscar o valor de nível de cinza () H + H (, definida or: que maximiza a exressão ( ) ) A A ( ) = ArgMax H ( ) + H ( ) A A É evidene que () é uma função de. Do ono de visa ráica, a écnica de binarização usando a Enroia de Renyi consise em calcular 3 limiares,, 3 da seguine maneira: () = () = () = 3 ara 0 < <, ara, ara < <. Porano,, 3 são valores de níveis de cinza que odem ser disinos ou aé iguais. Em seguida,,, 3 são ordenados e serão denominados de [], [], [3]. O valor de limiar oimizado, c, é definido usando os rês valores de níveis [], [], [3] ordenados ela seguine fórmula: ( ) [ ] [ ] ( [ ]) c = [ ] [ ] + ωβ + ωβ ωβ onde ω = i ( ) = ( ) ( ) [ 3] [] e

3 3 ( β, β, β 3 ) = (,,) se [] [] 5 e [] [3] 5, (,,) se [] [] > 5 e [] [3] > 5, (0,,3) se [] [] 5 e [] [3] > 5, (3,,0) se [] [] > 5 e [] [3] 5 O valor de limiar oimizado c esá semre enre os valores [] e [3]. 3. Conclusão Foi aresenado uma écnica de limiarização de imagens digiais baseado na enroia de Renyi emregando o arâmero e baseado no cálculo de 3 ossíveis limiares, (ara 0 < < ), (ara ) e 3 (ara < < ). 4. Referências SAHOO, Prasanna; WILKINS, Carrye; YEAGER, Jerry. Threshold Selecion using Renyi s Enroy., Paern recogniion Vol 30, No, 7-84, 997

4 4 IMPLEMENTAÇÃO: // Algorimo de Limiarizacao or Enroia de Renyi BOOL CLimiar::LimiarEnroiaRenyi() unsigned long,i; double rob[56]; double ha,ha,alfa; double soma,soma; double oal,oal; double ha,ham,ham,ham3; double w,,3; double b,b,b3; BYTE Limiar,Limiar,Limiar3; BYTE Limiar,LimiarAux; if (!(VerifyConsisenIn() && VerifyConsisenOu()) ) reurn FALSE; CoyImageInOu(); ClockSar(); Hisograma(); for(0;i<56;i++) rob[i] = (double)m_hiso[i]/m_toalpixels; ham=0; ham=0; ham3=0; for(=0;<55;++) oal = 0; for ( 0;i<= ;i++) oal += rob[i]; oal = 0; for (+;i< 56;i++) oal += rob[i]; if ( (oal == 0) (oal == 0) ) coninue; // Calculo de ara 0 < Alfa < for(alfa=0.;alfa<=0.9;alfa+=0.) soma = 0; for( 0;i<= ;i++) soma += ow(rob[i]/oal,alfa); ha = (/( - Alfa))log(soma); soma = 0; for(+;i< 56; i++) soma += ow(rob[i]/oal,alfa); ha = (/( - Alfa))log(soma); ha = ha + ha; if (ha > ham) ham = ha;

5 5 Limiar = (BYTE); // Calculo de ara Alfa -> for(alfa=0.9995;alfa<=.0005;alfa+=0.000) soma = 0; for( 0;i<= ;i++) soma += ow(rob[i]/oal,alfa); ha = (/( - Alfa))log(soma); soma = 0; for(+;i< 56; i++) soma += ow(rob[i]/oal,alfa); ha = (/( - Alfa))log(soma); ha = ha + ha; if (ha > ham) ham = ha; Limiar = (BYTE); // Calculo de ara < Alfa < oo for(alfa=5;alfa < 00;Alfa+=0) soma = 0; for( 0;i<= ;i++) soma += ow(rob[i]/oal,alfa); ha = (/( - Alfa))log(soma); soma = 0; for(+;i< 56; i++) soma += ow(rob[i]/oal,alfa); ha = (/( - Alfa))log(soma); ha = ha + ha; if (ha > ham3) ham3 = ha; Limiar3 = (BYTE); // Ordenacao dos Limiares if ( (Limiar > Limiar) ) LimiarAux = Limiar; Limiar = Limiar; Limiar = LimiarAux; if ( (Limiar > Limiar3) ) LimiarAux = Limiar3;

6 6 Limiar3 Limiar = Limiar; = LimiarAux; if ( (Limiar > Limiar3) ) LimiarAux = Limiar3; Limiar3 = Limiar; Limiar = LimiarAux; // Calculo do Parameros ara calcular c =0; for(0;i<=limiar;i++) += rob[i]; 3=0; for(0;i<=limiar3;i++) 3 += rob[i]; w = 3 - ; if ( ((Limiar-Limiar) <= 5) && ((Limiar3-Limiar) <= 5) ) b=;b=;b3=; if ( ((Limiar-Limiar) > 5) && ((Limiar3-Limiar) > 5) ) b=;b=;b3=; if ( ((Limiar-Limiar) <= 5) && ((Limiar3-Limiar) > 5) ) b=0;b=;b3=3; if ( ((Limiar-Limiar) > 5) && ((Limiar3-Limiar) <= 5) ) b=3;b=;b3=0; // Calculo do Limiar c Limiar = (BYTE) (Limiar(+(0.5wb)) + (0.5Limiarwb) + Limiar3(-3+(0.5wb3))); SeLimiar((BYTE)Limiar); AlicarLimiar(); ClockFinish("Limiarizacao or Enroia de Renyi"); reurn TRUE;

Prof. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística

Prof. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística Prof Lorí Viali, Dr viali@maufrgsbr h://wwwmaufrgsbr/~viali/ Moivação Na ráica, não exise muio ineresse na comaração de reços e quanidades de um único arigo, como é o caso dos relaivos, mas sim na comaração

Leia mais

Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia

Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia Universidade Esadual do Sudoese da Bahia Dearameno de Ciências Exaas e Naurais.1- Roações, Cenro de Massa e Momeno Física I Prof. Robero Claudino Ferreira Índice 1. Movimeno Circular Uniformemene Variado;.

Leia mais

3 Modelos de Markov Ocultos

3 Modelos de Markov Ocultos 23 3 Modelos de Markov Oculos 3.. Processos Esocásicos Um processo esocásico é definido como uma família de variáveis aleaórias X(), sendo geralmene a variável empo. X() represena uma caracerísica mensurável

Leia mais

Método de integração por partes

Método de integração por partes Maemáica - 8/9 - Inegral de nido 77 Méodo de inegração or ares O méodo de inegração or ares é aenas uma "radução", em ermos de inegrais, do méodo de rimiivação or ares. Sejam f e g duas funções de nidas

Leia mais

PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE WULU

PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE WULU 1 PUCPR- Ponfíca Unversdade Caólca Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informáca Aplcada PROF. DR. JACQUES FACON IMIARIZAÇÃO POR ENTROPIA DE WUU Resumo: Uma nova écnca de marzação baseada em

Leia mais

Maximize z = v Sujeito a

Maximize z = v Sujeito a Prova I - Modelagem e Simulação - 0/0/009 nome: ) [0/3] Fone: adaado do concurso ara ENGENHEIRO(A) DE PRODUÇÃO JÚNIOR, Perobras, 06/008. Duas comanhias auam no mercado de bebidas. A Comanhia é líder no

Leia mais

Fundamentos de Telecomunicações 2004/05

Fundamentos de Telecomunicações 2004/05 Fundamenos de elecomunicações 4/5 INSIUO SUPERIOR ÉCNICO Série de Prolemas nº 5 Pare I - ransmissão Digial em Banda de Base Prolema. Considere uma sequência inária de símolos esaisicamene indeendenes e

Leia mais

4 Procedimentos de solução

4 Procedimentos de solução 4 Procedimenos de solução De acordo com Leis e chrefler (998), os roblemas de acolameno fluido mecânico odem ser resolvidos aravés de esraégias acoladas ou desacoladas. As soluções acoladas dividem-se

Leia mais

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Universidade Federal do Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro Circuios Eléricos I EEL42 Coneúdo 8 - Inrodução aos Circuios Lineares e Invarianes...1 8.1 - Algumas definições e propriedades gerais...1 8.2 - Relação enre exciação

Leia mais

3 Estudo da Barra de Geração [1]

3 Estudo da Barra de Geração [1] 3 Esudo da Barra de eração [1] 31 Inrodução No apíulo 2, raou-se do máximo fluxo de poência aiva e reaiva que pode chear à barra de cara, limiando a máxima cara que pode ser alimenada, e do possível efeio

Leia mais

Aplicações à Teoria da Confiabilidade

Aplicações à Teoria da Confiabilidade Aplicações à Teoria da ESQUEMA DO CAPÍTULO 11.1 CONCEITOS FUNDAMENTAIS 11.2 A LEI DE FALHA NORMAL 11.3 A LEI DE FALHA EXPONENCIAL 11.4 A LEI DE FALHA EXPONENCIAL E A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 11.5 A LEI

Leia mais

PROF. DR. JACQUES FACON

PROF. DR. JACQUES FACON 1 PUCPR- Pontiícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Inormática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO PELA DERIVADA 2ª DE PAVLIDIS Resumo: Este artigo descreve

Leia mais

Conceito. Exemplos. Os exemplos de (a) a (d) mostram séries discretas, enquanto que os de (e) a (g) ilustram séries contínuas.

Conceito. Exemplos. Os exemplos de (a) a (d) mostram séries discretas, enquanto que os de (e) a (g) ilustram séries contínuas. Conceio Na Esaísica exisem siuações onde os dados de ineresse são obidos em insanes sucessivos de empo (minuo, hora, dia, mês ou ano), ou ainda num período conínuo de empo, como aconece num elerocardiograma

Leia mais

3 LTC Load Tap Change

3 LTC Load Tap Change 54 3 LTC Load Tap Change 3. Inrodução Taps ou apes (ermo em poruguês) de ransformadores são recursos largamene uilizados na operação do sisema elérico, sejam eles de ransmissão, subransmissão e disribuição.

Leia mais

Otimização da Curva de Gatilho de uma Opção Americana de Compra através de Algoritmos Genéticos

Otimização da Curva de Gatilho de uma Opção Americana de Compra através de Algoritmos Genéticos > REVISTA DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA (ISSN: XXXXXXX), Vol. X, No. Y, pp. 1-10 1 Oimização da Curva de Gailho de uma Opção Americana de Compra aravés de Algorimos Genéicos Rafael de Sequeira

Leia mais

MATEMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO E LOGÍSTICA. Silvio A. de Araujo Socorro Rangel

MATEMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO E LOGÍSTICA. Silvio A. de Araujo Socorro Rangel MAEMÁICA APLICADA AO PLANEJAMENO DA PRODUÇÃO E LOGÍSICA Silvio A. de Araujo Socorro Rangel saraujo@ibilce.unesp.br, socorro@ibilce.unesp.br Apoio Financeiro: PROGRAMA Inrodução 1. Modelagem maemáica: conceios

Leia mais

t G 1 A v A v v r 2 turbulento média máx média máx máx saem entram saem entram Capítulo 3 Cinemática dos fluidos Escoamento

t G 1 A v A v v r 2 turbulento média máx média máx máx saem entram saem entram Capítulo 3 Cinemática dos fluidos Escoamento Misura homoênea Uma enrada e uma saída Várias enradas e árias saídas equação da coninuidade ou da conseração de massa Cálculo da elocidade média Escoameno Reime ermanene Reime ariado Qual a simlificação

Leia mais

3 Metodologia 3.1. O modelo

3 Metodologia 3.1. O modelo 3 Meodologia 3.1. O modelo Um esudo de eveno em como obeivo avaliar quais os impacos de deerminados aconecimenos sobre aivos ou iniciaivas. Para isso são analisadas as diversas variáveis impacadas pelo

Leia mais

DEMOGRAFIA. Assim, no processo de planeamento é muito importante conhecer a POPULAÇÃO porque:

DEMOGRAFIA. Assim, no processo de planeamento é muito importante conhecer a POPULAÇÃO porque: DEMOGRAFIA Fone: Ferreira, J. Anunes Demografia, CESUR, Lisboa Inrodução A imporância da demografia no planeameno regional e urbano O processo de planeameno em como fim úlimo fomenar uma organização das

Leia mais

Problema de controle ótimo com equações de estado P-fuzzy: Programação dinâmica

Problema de controle ótimo com equações de estado P-fuzzy: Programação dinâmica Problema de conrole óimo com equações de esado P-fuzzy: Programação dinâmica Michael Macedo Diniz, Rodney Carlos Bassanezi, Depo de Maemáica Aplicada, IMECC, UNICAMP, 1383-859, Campinas, SP diniz@ime.unicamp.br,

Leia mais

*UiILFRGH&RQWUROH(:0$

*UiILFRGH&RQWUROH(:0$ *UiILFRGH&RQWUROH(:$ A EWMA (de ([SRQHQWLDOO\:HLJKWHGRYLQJ$YHUDJH) é uma esaísica usada para vários fins: é largamene usada em méodos de esimação e previsão de séries emporais, e é uilizada em gráficos

Leia mais

Modelos BioMatemáticos

Modelos BioMatemáticos Modelos BioMaemáicos hp://correio.fc.ul.p/~mcg/aulas/biopop/ edro J.N. Silva Sala 4..6 Deparameno de Biologia Vegeal Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa edro.silva@fc.ul.p Genéica opulacional

Leia mais

5.1. Filtragem dos Estados de um Sistema Não-Linear Unidimensional. Considere-se o seguinte MEE [20] expresso por: t t

5.1. Filtragem dos Estados de um Sistema Não-Linear Unidimensional. Considere-se o seguinte MEE [20] expresso por: t t 5 Esudo de Casos Para a avaliação dos algorimos online/bach evolucionários proposos nese rabalho, foram desenvolvidas aplicações em problemas de filragem dos esados de um sisema não-linear unidimensional,

Leia mais

5 Filtro de partículas

5 Filtro de partículas 5 Filro de arículas Ese caíulo raa da aresenação do filro de arículas em seus conceios básicos. O filro de arículas é um méodo numérico de inegração. É adequado ara lidar com roblemas não lineares e não

Leia mais

MÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA

MÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA MÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA Nesa abordagem paramérica, para esimar as funções básicas da análise de sobrevida, assume-se que o empo de falha T segue uma disribuição conhecida

Leia mais

Motivação. Prof. Lorí Viali, Dr.

Motivação. Prof. Lorí Viali, Dr. Moivação rof. Lorí Viali, Dr. vialli@ma.ufrgs.br hp://www.ma.ufrgs.br/~vialli/ Na práica, não exise muio ineresse na comparação de preços e quanidades de um único arigo, como é o caso dos relaivos, mas

Leia mais

4 Metodologia Proposta para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Monte Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algoritmos Genéticos.

4 Metodologia Proposta para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Monte Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algoritmos Genéticos. 4 Meodologia Proposa para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Mone Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algorimos Genéicos. 4.1. Inrodução Nese capíulo descreve-se em duas pares a meodologia

Leia mais

Confiabilidade e Taxa de Falhas

Confiabilidade e Taxa de Falhas Prof. Lorí Viali, Dr. hp://www.pucrs.br/fama/viali/ viali@pucrs.br Definição A confiabilidade é a probabilidade de que de um sisema, equipameno ou componene desempenhe a função para o qual foi projeado

Leia mais

Uma comparação entre métodos de segmentação automática de tomadas em vídeos

Uma comparação entre métodos de segmentação automática de tomadas em vídeos Uma comparação enre méodos de segmenação auomáica de omadas em vídeos elingon de Jesus Lisboa, Carlos A. F. Pimenel Filho Celso A. Saibel Sanos # Resumo. se arigo em como foco cenral a segmenação emporal

Leia mais

02 A prova pode ser feita a lápis. 03 Proibido o uso de calculadoras e similares. 04 Duração: 2 HORAS. SOLUÇÃO:

02 A prova pode ser feita a lápis. 03 Proibido o uso de calculadoras e similares. 04 Duração: 2 HORAS. SOLUÇÃO: UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ FUNDAMENTOS DE MATEMÁTICA PROVA DE TRANSFERÊNCIA INTERNA, EXTERNA E PARA PORTADOR DE DIPLOMA DE CURSO SUPERIOR 9/6/ CANDIDATO: CURSO PRETENDIDO: OBSERVAÇÕES: Prova sem consula

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística

Prof. Lorí Viali, Dr. UFRGS Instituto de Matemática - Departamento de Estatística Conceio Na Esaísica exisem siuações onde os dados de ineresse são obidos em insanes sucessivos de empo (minuo, hora, dia, mês ou ano), ou ainda num período conínuo de empo, como aconece num elerocardiograma

Leia mais

EN2607 Transformadas em Sinais e Sistemas Lineares Lista de Exercícios Suplementares 1 2 quadrimestre 2011

EN2607 Transformadas em Sinais e Sistemas Lineares Lista de Exercícios Suplementares 1 2 quadrimestre 2011 EN67 Transformadas em Sinais e Sisemas Lineares Lisa de Exercícios Suplemenares quadrimesre Figura Convolução (LATHI, 998) (N) (HAYKIN; VEEN,, p 79) O pulso rapezoidal x( ) da figura a seguir é aplicado

Leia mais

Análise de séries de tempo: modelos de decomposição

Análise de séries de tempo: modelos de decomposição Análise de séries de empo: modelos de decomposição Profa. Dra. Liane Werner Séries de emporais - Inrodução Uma série emporal é qualquer conjuno de observações ordenadas no empo. Dados adminisraivos, econômicos,

Leia mais

I INVESTIGAÇÃO DE MÉTODOS DE SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE CIRCUITOS USANDO A TEORIA DOS GRAFOS PARA A ANÁLISE DE REDES HIDRÁULICAS

I INVESTIGAÇÃO DE MÉTODOS DE SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE CIRCUITOS USANDO A TEORIA DOS GRAFOS PARA A ANÁLISE DE REDES HIDRÁULICAS º Congresso Brasileiro de Engenharia Saniária e Ambienal I- - INVESTIGAÇÃO DE MÉTODOS DE SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE CIRCUITOS USANDO A TEORIA DOS GRAFOS PARA A ANÁLISE DE REDES HIDRÁULICAS Rober Schiaveo de

Leia mais

3 Modelos lineares para séries temporais ARIMA(p,d,q)

3 Modelos lineares para séries temporais ARIMA(p,d,q) 3 Modelos lineares ara séries emorais ARIMA(,d,) Ao longo dos anos diversas ferramenas ara modelagem e revisão de séries emorais êm sido desenvolvidas, mas, no enano, a maioria deses méodos baseia-se em

Leia mais

4 APLICAÇÃO DO MODELO STAR-TREE

4 APLICAÇÃO DO MODELO STAR-TREE 4 APLICAÇÃO DO MODELO STAR-TREE 4. Inrodução Uma vez conhecida a esruura de uma árvore STAR, é possível esimá-la aravés do processo dealhado no capíulo anerior. Porém, esa esruura é desconhecida de anemão,

Leia mais

2 Generalized Autoregressive Moving Average Models (GARMA)

2 Generalized Autoregressive Moving Average Models (GARMA) Generalized Auoregressive Moving Average Models (GARMA se caíulo esá fundamenado no arigo de Benamin, Rigb e Sasinooulos (003 [] o ual em como obeivo raar a eensão dos modelos ARMA (Auoregressive Moving

Leia mais

Circuitos Elétricos I EEL420

Circuitos Elétricos I EEL420 Universidade Federal do Rio de Janeiro Circuios Eléricos I EEL420 Coneúdo 1 - Circuios de primeira ordem...1 1.1 - Equação diferencial ordinária de primeira ordem...1 1.1.1 - Caso linear, homogênea, com

Leia mais

Análise de Projectos ESAPL / IPVC. Critérios de Valorização e Selecção de Investimentos. Métodos Dinâmicos

Análise de Projectos ESAPL / IPVC. Critérios de Valorização e Selecção de Investimentos. Métodos Dinâmicos Análise de Projecos ESAPL / IPVC Criérios de Valorização e Selecção de Invesimenos. Méodos Dinâmicos Criério do Valor Líquido Acualizado (VLA) O VLA de um invesimeno é a diferença enre os valores dos benefícios

Leia mais

DINÂMICA POPULACIONAL COM CONDIÇÃO INICIAL FUZZY

DINÂMICA POPULACIONAL COM CONDIÇÃO INICIAL FUZZY DINÂMICA OULACIONAL COM CONDIÇÃO INICIAL FUZZY Débora Vailai (ICV-UNICENTRO), Maria José de aula Casanho (Orienadora), e-mail: zeza@unicenro.br. Universidade Esadual do Cenro-Oese, Seor de Ciências Exaas

Leia mais

3 Retorno, Marcação a Mercado e Estimadores de Volatilidade

3 Retorno, Marcação a Mercado e Estimadores de Volatilidade eorno, Marcação a Mercado e Esimadores de Volailidade 3 3 eorno, Marcação a Mercado e Esimadores de Volailidade 3.. eorno de um Aivo Grande pare dos esudos envolve reorno ao invés de preços. Denre as principais

Leia mais

Grupo I (Cotação: 0 a 3.6 valores: uma resposta certa vale 1.2 valores e uma errada valores)

Grupo I (Cotação: 0 a 3.6 valores: uma resposta certa vale 1.2 valores e uma errada valores) INSTITUTO SUPERIOR DE ECONOMIA E GESTÃO Esaísica II - Licenciaura em Gesão Época de Recurso 6//9 Pare práica (quesões resposa múlipla) (7.6 valores) Nome: Nº Espaço reservado para a classificação (não

Leia mais

Detecção e Correcção de Erros Instituto Superior de Engenharia do Porto. 2003/2004 Redes de Computadores I Filipe Costa

Detecção e Correcção de Erros Instituto Superior de Engenharia do Porto. 2003/2004 Redes de Computadores I Filipe Costa Deecção e Correcção de Erros Insiuo Superior de Engenharia do Poro 2003/2004 Redes de Compuadores I Filipe Cosa - 1020525 Deecção de Erros Nas linhas de comunicação menos consisenes, a probabilidade de

Leia mais

Capítulo Cálculo com funções vetoriais

Capítulo Cálculo com funções vetoriais Cálculo - Capíulo 6 - Cálculo com funções veoriais - versão 0/009 Capíulo 6 - Cálculo com funções veoriais 6 - Limies 63 - Significado geomérico da derivada 6 - Derivadas 64 - Regras de derivação Uiliaremos

Leia mais

Exercício Exemplo de Análise Matricial de Estruturas

Exercício Exemplo de Análise Matricial de Estruturas Exercício Exempo de Anáise Maricia de Esruura Exercício Exempo de Anáise Maricia de Esruuras Dada a esruura abaixo, deermine os desocamenos no nó e as reações de apoio uiizando a anáise maricia de esruuras.

Leia mais

III Congresso da Sociedade Portuguesa de Estatística Guimarães, 26 a 28 Junho 1995

III Congresso da Sociedade Portuguesa de Estatística Guimarães, 26 a 28 Junho 1995 1 III Congresso da Sociedade Poruguesa de Esaísica Guimarães, 26 a 28 Junho 1995 Políicas Ópimas e Quase-Ópimas de Inspecção de um Sisema Sujeio a Falhas Cláudia Nunes, João Amaral Deparameno de Maemáica,

Leia mais

EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 1ª Época (v1)

EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 1ª Época (v1) Nome: Aluno nº: Duração: horas LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DE ENGENHARIA - ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL ª Época (v) I (7 valores) Na abela seguine apresena-se os valores das coordenadas

Leia mais

) quando vamos do ponto P até o ponto Q (sobre a reta) e represente-a no plano cartesiano descrito acima.

) quando vamos do ponto P até o ponto Q (sobre a reta) e represente-a no plano cartesiano descrito acima. ATIVIDADE 1 1. Represene, no plano caresiano xy descrio abaixo, os dois ponos (x 0,y 0 ) = (1,2) e Q(x 1,y 1 ) = Q(3,5). 2. Trace a rea r 1 que passa pelos ponos e Q, no plano caresiano acima. 3. Deermine

Leia mais

Outras Técnicas que Utilizam o Escore de Propensão

Outras Técnicas que Utilizam o Escore de Propensão Técnicas Econométricas ara Avaliação de Imacto Outras Técnicas que Utilizam o Escore de Proensão Rafael Perez Ribas Centro Internacional de Pobreza Brasília, 28 de maio de 2008 Introdução O Escore de Proensão

Leia mais

4 Análise de Sensibilidade

4 Análise de Sensibilidade 4 Análise de Sensibilidade 4.1 Considerações Gerais Conforme viso no Capíulo 2, os algorimos uilizados nese rabalho necessiam das derivadas da função objeivo e das resrições em relação às variáveis de

Leia mais

Alexandre Barcinski Bernardo Calmon Ou Pin e Almeida Márcio Gomes Pinto Garcia Marcos Antonio Coutinho da Silveira

Alexandre Barcinski Bernardo Calmon Ou Pin e Almeida Márcio Gomes Pinto Garcia Marcos Antonio Coutinho da Silveira Alexandre Barcinski Bernardo Calmon Ou Pin e Almeida Márcio Gomes Pino Garcia Marcos Anonio Couinho da Silveira Modelos da família Generalized Auoregressive Condiional Herocedasiciy-GARCH êm sido sugeridos

Leia mais

CINÉTICA QUÍMICA LEI DE VELOCIDADE - TEORIA

CINÉTICA QUÍMICA LEI DE VELOCIDADE - TEORIA CINÉTICA QUÍMICA LEI DE VELOCIDADE - TEORIA Inrodução Ese arigo raa de um dos assunos mais recorrenes nas provas do IME e do ITA nos úlimos anos, que é a Cinéica Química. Aqui raamos principalmene dos

Leia mais

Introdução ao Controle Ótimo: Otimização de funções e funcionais. Otimização paramétrica. Problema de controle ótimo com tempo final fixo.

Introdução ao Controle Ótimo: Otimização de funções e funcionais. Otimização paramétrica. Problema de controle ótimo com tempo final fixo. Inrodução ao Conrole Óimo: Oimização de funções e funcionais. Oimização paramérica. Problema de conrole óimo com empo final fio. Oimização Deerminação de uma ação que proporciona um máimo de benefício,

Leia mais

3 Metodologia do Estudo 3.1. Tipo de Pesquisa

3 Metodologia do Estudo 3.1. Tipo de Pesquisa 42 3 Meodologia do Esudo 3.1. Tipo de Pesquisa A pesquisa nese rabalho pode ser classificada de acordo com 3 visões diferenes. Sob o pono de visa de seus objeivos, sob o pono de visa de abordagem do problema

Leia mais

Análise de Pós-optimização e de Sensibilidade

Análise de Pós-optimização e de Sensibilidade CPÍULO nálise de Pós-opimização e de Sensibilidade. Inrodução Uma das arefas mais delicadas no desenvolvimeno práico dos modelos de PL, relaciona-se com a obenção de esimaivas credíveis para os parâmeros

Leia mais

4 O modelo econométrico

4 O modelo econométrico 4 O modelo economérico O objeivo desse capíulo é o de apresenar um modelo economérico para as variáveis financeiras que servem de enrada para o modelo esocásico de fluxo de caixa que será apresenado no

Leia mais

2. SISTEMA TRIFÁSICO

2. SISTEMA TRIFÁSICO 2. EMA ÁCO 2.1 nrduçã a isema rifásic Circuis u sisemas nas quais as fnes em crrene alernada eram na mesma frequência, mas cm fases diferenes sã denminads lifásics. O circui rifásic é um cas aricular ds

Leia mais

Questão 1. Questão 3. Questão 2. alternativa B. alternativa E. alternativa C. Os números inteiros x e y satisfazem a equação

Questão 1. Questão 3. Questão 2. alternativa B. alternativa E. alternativa C. Os números inteiros x e y satisfazem a equação Quesão Os números ineiros x e y saisfazem a equação x x y y 5 5.Enãox y é: a) 8 b) 5 c) 9 d) 6 e) 7 alernaiva B x x y y 5 5 x ( ) 5 y (5 ) x y 7 x 6 y 5 5 5 Como x e y são ineiros, pelo Teorema Fundamenal

Leia mais

Regularização de descargas

Regularização de descargas HIP 11 HIDROLOGIA II Aula 8 Professor Joel Avruch Goldenfum IPH/UFRGS Regularização de descargas vazões naurais exremamene variáveis deve-se compaibilizar a ofera naural com a demanda uso mais harmonioso

Leia mais

EN2607 Transformadas em Sinais e Sistemas Lineares Lista de Exercícios Suplementares 1 3 quadrimestre 2012

EN2607 Transformadas em Sinais e Sistemas Lineares Lista de Exercícios Suplementares 1 3 quadrimestre 2012 EN67 Transformadas em Sinais e Sisemas Lineares Lisa de Exercícios Suplemenares janeiro EN67 Transformadas em Sinais e Sisemas Lineares Lisa de Exercícios Suplemenares quadrimesre Figura Convolução (LATHI,

Leia mais

Árvore de Decisão Oblíqua

Árvore de Decisão Oblíqua Árvore de Decisão Oblíqua Carlos A. P. Casro Filho Douorando do Curso de Pós-Graduação em Compuação Aplicada (CAp) Insiuo Nacional de Pesquisas spaciais (INP) São José dos Campos SP Brazil pires@dpi.inpe.br

Leia mais

EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 2ª Época (V1)

EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 2ª Época (V1) Nome: Aluno nº: Duração: horas LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DE ENGENHARIA - ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL ª Época (V) I (7 valores) Na abela seguine apresena-se os valores das coordenadas

Leia mais

Sistemas Energéticos. 3º ano 6º semestre Aula 4

Sistemas Energéticos. 3º ano 6º semestre Aula 4 Sisemas Energéicos 3º ano 6º semesre Aula 4 Aula 4: Poder calorífico, Enalpia da combusão e Temperaura Teórica de combusão 2 Tópicos Poder calorífico Relação enre o Poder Calorífico em Massas Diferenes

Leia mais

AJUSTE DO MODELO GAMA A TOTAIS DECENDIAIS DE CHUVA PARA JAGUARUANA-CE

AJUSTE DO MODELO GAMA A TOTAIS DECENDIAIS DE CHUVA PARA JAGUARUANA-CE AJUSTE DO MODELO GAMA A TOTAIS DECEDIAIS DE CHUVA PARA JAGUARUAA-CE Francisco Solon Danas eo (); Tarcísio da Silveira Barra () Engº Agrº, Pósgraduação em Agromeeorologia, DEA/UFV, CEP 3657-000, Viçosa-MG

Leia mais

4 Filtro de Kalman. 4.1 Introdução

4 Filtro de Kalman. 4.1 Introdução 4 Filro de Kalman Ese capíulo raa da apresenação resumida do filro de Kalman. O filro de Kalman em sua origem na década de sessena, denro da área da engenharia elérica relacionado à eoria do conrole de

Leia mais

1. KALECKI: DEMANDA EFETIVA, CICLO E TENDÊNCIA

1. KALECKI: DEMANDA EFETIVA, CICLO E TENDÊNCIA 1. KALECKI: DEMANDA EFETIVA, CICLO E TENDÊNCIA 1.1. Disribuição, Lucro e Renda Kalecki, TDE, cap. 5 Inrodução Produo nacional, lucros e invesimeno em um modelo simplificado Modificações no invesimeno e

Leia mais

USO DAS REDES DE PETRI NA DETERMINAÇÃO DO CAMINHO MAIS CURTO PARA UMA REDE RODOVIÁRIA

USO DAS REDES DE PETRI NA DETERMINAÇÃO DO CAMINHO MAIS CURTO PARA UMA REDE RODOVIÁRIA Inovação Tecnológica e Proriedade Inelecual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Belo Horizone, MG, Brasil, 0 a 0 de ouubro de 0. USO DAS REDES DE PETRI NA DETERMINAÇÃO DO CAMINHO

Leia mais

11 Introdução aos modelos matriciais A Matriz de Leslie

11 Introdução aos modelos matriciais A Matriz de Leslie Modelos mariciais Inrodução aos modelos mariciais A Mariz de Leslie Quando esudámos o crescimeno populacional, quer em ermos discreos ( =f( - )) quer em ermos conínuos (d/d=f()), não disinguimos enre os

Leia mais

Tabela: Variáveis reais e nominais

Tabela: Variáveis reais e nominais Capíulo 1 Soluções: Inrodução à Macroeconomia Exercício 12 (Variáveis reais e nominais) Na abela seguine enconram se os dados iniciais do exercício (colunas 1, 2, 3) bem como as soluções relaivas a odas

Leia mais

Noções de Espectro de Freqüência

Noções de Espectro de Freqüência MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO - Campus São José Curso de Telecomunicações Noções de Especro de Freqüência Marcos Moecke São José - SC, 6 SUMÁRIO 3. ESPECTROS DE FREQÜÊNCIAS 3. ANÁLISE DE SINAIS NO DOMÍNIO DA

Leia mais

Cálculo do valor em risco dos ativos financeiros da Petrobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH

Cálculo do valor em risco dos ativos financeiros da Petrobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH Cálculo do valor em risco dos aivos financeiros da Perobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH Bruno Dias de Casro 1 Thiago R. dos Sanos 23 1 Inrodução Os aivos financeiros das companhias Perobrás e Vale

Leia mais

3 Uma metodologia para validação estatística da análise técnica: a busca pela homogeneidade

3 Uma metodologia para validação estatística da análise técnica: a busca pela homogeneidade 3 Uma meodologia para validação esaísica da análise écnica: a busca pela homogeneidade Ese capíulo em como objeivo apresenar uma solução para as falhas observadas na meodologia uilizada por Lo e al. (2000)

Leia mais

PARTE 12 DERIVADAS DIRECIONAIS

PARTE 12 DERIVADAS DIRECIONAIS PARTE DERIVADAS DIRECIONAIS. Inrodução Dada uma função f : Dom(f) R n R X = (x, x,..., x n ) f(x) = f(x, x,..., x n ), vimos que a derivada parcial de f com respeio à variável x i no pono X 0, (X 0 ),

Leia mais

4a. Lista de Exercícios

4a. Lista de Exercícios UFPR - Universidade Federal do Paraná Deparameno de Maemáica Prof. José Carlos Eidam CM4 - Cálculo I - Turma C - / 4a. Lisa de Eercícios Inegrais impróprias. Decida quais inegrais impróprias abaio são

Leia mais

4 Metodologia R P. = cotação da ação i no final da semana t. 1 Maiores detalhes no ANEXO - 1

4 Metodologia R P. = cotação da ação i no final da semana t. 1 Maiores detalhes no ANEXO - 1 4 Meodologia Com o objeivo de se esar reornos anormais de curíssimo prao para o mercado de ações brasileiro (BOVESPA), ese rabalho foi dividido em rês eapas: Na primeira, usou-se a meodologia de De Bond

Leia mais

A entropia de uma tabela de vida em previdência social *

A entropia de uma tabela de vida em previdência social * A enropia de uma abela de vida em previdência social Renao Marins Assunção Leícia Gonijo Diniz Vicorino Palavras-chave: Enropia; Curva de sobrevivência; Anuidades; Previdência Resumo A enropia de uma abela

Leia mais

Voo Nivelado - Avião a Hélice

Voo Nivelado - Avião a Hélice - Avião a Hélice 763 º Ano da icenciaura em ngenharia Aeronáuica edro. Gamboa - 008. oo de ruzeiro De modo a prosseguir o esudo analíico do desempenho, é conveniene separar as aeronaves por ipo de moor

Leia mais

Capítulo 1 Definição de Sinais e Sistemas

Capítulo 1 Definição de Sinais e Sistemas Capíulo 1 Definição de Sinais e Sisemas 1.1 Inrodução 1.2 Represenação dos sinais como funções 1.3 Represenação dos sisemas como funções 1.4 Definições básicas de funções 1.5 Definição de sinal 1.6 Definição

Leia mais

5 Avaliação da Eficiência Computacional

5 Avaliação da Eficiência Computacional 5 Avalação da fcênca Compuaconal 5.1 Inrodução É desejado ncorporar o cálculo dos índces de adequação de ações de conrole de ensão ao programa SAN. O programa SAN esá sendo mplemenado com a esruura aual

Leia mais

Controle estatístico de processo: soluções de um estudo de caso usando procedimentos estatísticos

Controle estatístico de processo: soluções de um estudo de caso usando procedimentos estatísticos XI SIMPEP - Bauru, SP, Brasil, 08 a 10 de novembro de 2004 Conrole esaísico de processo: soluções de um esudo de caso usando procedimenos esaísicos Suzana Leião Russo (URI) jss@urisan.che.br Rober Wayne

Leia mais

MODELIZAÇÃO DE SISTEMAS INDUSTRIAIS Redes de PETRI

MODELIZAÇÃO DE SISTEMAS INDUSTRIAIS Redes de PETRI MODELIZAÇÃO DE SISTEMAS INDUSTRIAIS Redes de ETRI Modelização de Sisemas Indusriais. Inrodução A complexidade dos sisemas informáicos disribuidos orna necessária a adopção de méodos rigorosos de especificação,

Leia mais

3 O Modelo SAGA de Gestão de Estoques

3 O Modelo SAGA de Gestão de Estoques 3 O Modelo SG de Gesão de Esoques O Sisema SG, Sisema uomaizado de Gerência e poio, consise de um sofware conendo um modelo maemáico que permie fazer a previsão de iens no fuuro com base nos consumos regisrados

Leia mais

Dissertação de Mestrado. Índices de Capacidade para Processos Multivariados Autocorrelacionados

Dissertação de Mestrado. Índices de Capacidade para Processos Multivariados Autocorrelacionados Disseração de Mesrado Índices de aacidade ara Processos Mulivariados Auocorrelacionados Disseração aresenada ao urso de Mesrado em saísica do Dearameno de saísica do Insiuo de iências xaas da Universidade

Leia mais

CAPÍTULO 10 DERIVADAS DIRECIONAIS

CAPÍTULO 10 DERIVADAS DIRECIONAIS CAPÍTULO 0 DERIVADAS DIRECIONAIS 0. Inrodução Dada uma função f : Dom(f) R n R X = (x, x,..., x n ) f(x) = f(x, x,..., x n ), vimos que a derivada parcial de f com respeio à variável x i no pono X 0, (X

Leia mais

SISTEMAS DE EQUAÇÕES A DIFERENÇAS LINEARES

SISTEMAS DE EQUAÇÕES A DIFERENÇAS LINEARES 8//7 SISTEMAS DE EQUAÇÕES A DIFERENÇAS LINEARES Teorema: Considere o seguine sisema de k equações a diferenças lineares de primeira ordem, homogêneo: x a x a x... a x k k x a x a x... a x k k x a x a x...

Leia mais

Capítulo 2: Conceitos Fundamentais sobre Circuitos Elétricos

Capítulo 2: Conceitos Fundamentais sobre Circuitos Elétricos SETOR DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA TE041 Circuios Eléricos I Prof. Ewaldo L. M. Mehl Capíulo 2: Conceios Fundamenais sobre Circuios Eléricos 2.1. CARGA ELÉTRICA E CORRENTE ELÉTRICA

Leia mais

PROF. DR. JACQUES FACON

PROF. DR. JACQUES FACON PUCPR- Pontiícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Inormática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACO LIMIARIZAÇÃO DE IMAGES POR ETROPIA BIDIMESIOAL Resumo: Ee artigo apresenta

Leia mais

6 Controle da Erosão das Bacias de Atração

6 Controle da Erosão das Bacias de Atração 6 Conrole da Erosão das Bacias de Aração 6.. Inrodção A alicação da eoria clássica de sisemas dinâmicos consise na idenificação dos araores, na sa evolção aravés das bifrcações locais e globais, e na consrção

Leia mais

Estimação de Hiperparâmetros para um Modelo de Previsão Holt-Winters com Múltiplos Ciclos por Algoritmos Genéticos

Estimação de Hiperparâmetros para um Modelo de Previsão Holt-Winters com Múltiplos Ciclos por Algoritmos Genéticos Deparameno de Engenaria Elérica Esimação de Hiperparâmeros para um Modelo de Hol-Winers com Múliplos iclos por Algorimos Genéicos Mario esar da Fonseca orrêa Orienadores: Marco Aurélio. Paceco e Reinaldo

Leia mais

6. Estudo de Caso. 6.1.Características do Contrato

6. Estudo de Caso. 6.1.Características do Contrato 6. Esudo de Caso O modelo de Schwarz e Smih (000) com sazonalidade rimesral vai ser uilizado ara modelar e rever os reços do GN com base na série hisórica dos reços do Henry Hub. O esudo é feio num conexo

Leia mais

Calcule a área e o perímetro da superfície S. Calcule o volume do tronco de cone indicado na figura 1.

Calcule a área e o perímetro da superfície S. Calcule o volume do tronco de cone indicado na figura 1. 1. (Unesp 017) Um cone circular reo de gerariz medindo 1 cm e raio da base medindo 4 cm foi seccionado por um plano paralelo à sua base, gerando um ronco de cone, como mosra a figura 1. A figura mosra

Leia mais

XIX Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica

XIX Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica XIX Seminário Nacional de Disribuição de Energia Elérica SENDI 2010 22 a 26 de novembro São Paulo - SP - Brasil Projeção de Demanda de Barramenos Eléricos da Elekro sem Medição Permanene aravés da Meodologia

Leia mais

Cálculo Diferencial e Integral II - Tagus Park 1o. Semestre 2015/2016 1o. Teste 07/Novembro/2015 JUSTIFIQUE AS SUAS RESPOSTAS. x y 2 x 2 +y 2 (b) lim

Cálculo Diferencial e Integral II - Tagus Park 1o. Semestre 2015/2016 1o. Teste 07/Novembro/2015 JUSTIFIQUE AS SUAS RESPOSTAS. x y 2 x 2 +y 2 (b) lim Cálculo Diferencial e Inegral II - Tagus Park o. Semesre 5/6 o. Tese 7/Novembro/5 JUSTIFIQUE AS SUAS RESPOSTAS RESOLUÇÃO..5+.5 vals.) Calcule ou mosre que não eise: a) a) + b) + + 4 + + Como, não eise.

Leia mais

CAPÍTULO 6 ESCOAMENTO SUPERFICIAL

CAPÍTULO 6 ESCOAMENTO SUPERFICIAL 6.1. Inrodução CAPÍTULO 6 ESCOAMENTO SUPERFICIAL Das fases básicas do ciclo hidrológico, alvez a mais imorane ara o engenheiro seja a do escoameno suerficial, que é a fase que raa da ocorrência e ransore

Leia mais

Ioná Maghali Santos de Oliveira

Ioná Maghali Santos de Oliveira CONFIABILIDADE DOS GERADORES DIESEL DE EMERGÊNCIA DE UMA CENTRAL NUCLEAR PWR DE QUATRO LOOPS SOB ENVELHECIMENTO E COM REPARO PERFEITO POR VARIÁVEIS SUPLEMENTARES Ioná Maghali Sanos de Oliveira DISSERTAÇÃO

Leia mais

MARCELO GAZZANO INTERAÇÃO SOCIAL NA CRIMINALIDADE: SIMULAÇÕES E EVIDÊNCIAS

MARCELO GAZZANO INTERAÇÃO SOCIAL NA CRIMINALIDADE: SIMULAÇÕES E EVIDÊNCIAS UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA MARCELO GAZZANO UM MODELO ESPAÇO-TEMPORAL BAYESIANO PARA MEDIR A INTERAÇÃO SOCIAL NA CRIMINALIDADE:

Leia mais

PROF. DR. JACQUES FACON

PROF. DR. JACQUES FACON PUCPR - Pontifícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA - Programa de Pós-Graduação Em Informática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON LIMIARIZAÇÃO PELO OPERADOR LAPLACIANO: MÉTODO DE CHEHIKIAN Resumo: Este

Leia mais

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA POLITÉCNICA RODRIGO DIAS JENS

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA POLITÉCNICA RODRIGO DIAS JENS UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA POLITÉCNICA RODRIGO DIAS JENS MODELO DE MONITORAMENTO E AVALIAÇÃO DA CONFIABILIDADE E DISPONIBILIDADE DE SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA COM BASE NAS CONDIÇÕES

Leia mais

4 O Papel das Reservas no Custo da Crise

4 O Papel das Reservas no Custo da Crise 4 O Papel das Reservas no Cuso da Crise Nese capíulo buscamos analisar empiricamene o papel das reservas em miigar o cuso da crise uma vez que esa ocorre. Acrediamos que o produo seja a variável ideal

Leia mais

Informática Industrial, ISEP Eduardo Tovar PROBLEMA 2

Informática Industrial, ISEP Eduardo Tovar PROBLEMA 2 Modelização de Sisemas Indusriais 21 ROBEMA 2 Imagine um sisema de produção composo por um conjuno de células de produção. Cada célula de produção é consiuida por rês máquinas, M 1, M 2 e M 3. As máquinas

Leia mais