Simulação perfeita para redes com perdas
Nevena Maric
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP M337s
Campinas, SP : [s.n.], 2002.
71p. : il.
Orientador: Nancy Lopes Garcia
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Resumo: O processo de redes com perdas é um processo espacial de nascimento e morte. Este processo modela, por exemplo, a ocorrência de chamadas numa rede telefônica. O processo possui uma única medida invariante e é ergódico desde que o processo de percolação orientada associado seja sub-crítico....
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Resumo: O processo de redes com perdas é um processo espacial de nascimento e morte. Este processo modela, por exemplo, a ocorrência de chamadas numa rede telefônica. O processo possui uma única medida invariante e é ergódico desde que o processo de percolação orientada associado seja sub-crítico. Nós achamos uma condição suficiente para tal subcriticalidade. O algoritmo Backward-Forward (BFA) é uma das técnicas para simular perfeitamente. Este algoritmo é aplicável para qualquer medida que (1) seja absolutamente contínua com respeito a um processo pontual de Poisson e (2) possa ser obtida como uma medida invariante de um processo espacial de nascimento e morte. Neste trabalho, aplicamos o BFA a fim de obter uma amostra exata de medida invariante do processo de redes com perdas. As simulações servem também para obter informações adicionais sobre o processo e, além do mais nos levam a sugerir uma condição melhor para sub-criticalidade mencionada
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Abstract: The loss network process is a spatia1 birth-and-death process. This process models, for exemp1e, the calls occurence in a te1ephone network. The process has a unique invariant measure and is ergodic as long as the associated oriented pereo1ation process is sub-critical. We found a...
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Abstract: The loss network process is a spatia1 birth-and-death process. This process models, for exemp1e, the calls occurence in a te1ephone network. The process has a unique invariant measure and is ergodic as long as the associated oriented pereo1ation process is sub-critical. We found a sufficient condition for such sub-critica1ity. The Backward-Forward a1gorithm (BFA) is a perfect simu1ation scheme. The a1gorithm is applicab1e to any measure which (1) is abso1ute1y continuous with respect to a Poisson point process, and (2) can be obtained as the invariant measure of a spatia1 interacting birth-and-death process. ln this paper we app1y the BFA in order to obtain an exact samp1e from invariant measure of the loss network process. We a1so use the simu1ations to obtain some additona1 information about the process, and moreover they allow to suggest a better condition for the sub-criticality
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