00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IM - INSTITUTO DE MATEMÁTICA TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - IM Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - MATEMÁTICA - IM
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Pereira, Alan Anderson da Silva-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1591494093719439pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Davi dos Santos-
dc.contributor.referee2Santos, Diogo Carlos dos-
dc.creatorBarros, Davi Matheus Costa-
dc.date.accessioned2023-06-27T18:20:24Z-
dc.date.available2023-05-22-
dc.date.available2023-06-27T18:20:24Z-
dc.date.issued2022-08-22-
dc.identifier.citationBARROS, Davi Matheus Costa. Cadeias de Markov: decifrando criptografias. 2023. 68 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Matemática) - Instituto de Matemática, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/11653-
dc.description.abstractThe present work consists of the study of Markov chains and the Monte Carlo algorithm as a decryption tool. Markov chain is a discrete-time, memoryless probabilistic system, that is, the "tomorrow"depends on "today"and is independent of "yesterday". The Markov Chain Monte Carlo Algorithm is useful for optimizing long simulations that model a probabilistic phenomenon.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Matemática - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMarkov, Processos dept_BR
dc.subjectMonte Carlo, Método dept_BR
dc.subjectCriptografiapt_BR
dc.subjectMarkov Chainspt_BR
dc.subjectMonte Carlopt_BR
dc.subjectCryptographypt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApt_BR
dc.titleCadeias de Markov: decifrando criptografiaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho consiste no estudo das cadeias de Markov e o algoritmo de Monte Carlo como ferramenta de descriptografia. Cadeia de Markov é um sistema probabilístico de tempo discreto e sem memória, ou seja, o "amanhã" depende do "hoje" e independe do "ontem". O algoritmo de Monte Carlo em Cadeias de Markov é útil para otimizar longas simulações que modelam um fenômeno probabilístico.pt_BR
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