Modelagem estocástica e aplicações em cinética enzimática
Fistarol, Bruna Fernanda
O documento é disponibilizado pela fonte de origem, que mantém a versão integral e as condições de uso.
Resumo
Em geral, a incorporação da aleatoriedade na modelagem matemática de sistemas biológicos permite obter uma realização mais realista do fenômeno estudado, já que a abordagem determinística nem sempre é capaz de descrever detalhes importantes do sistema. A modelagem estocástica compreende modelos em que, tanto o tempo quanto o espaço de estados, podem ser discretos ou contínuos. Nesse aspecto, esse trabalho realiza um estudo de modelos em tempo contínuo, sobretudo Cadeias de Markov a Tempo Contínuo aplicadas ao estudo e simulação da cinética enzimática, que é adequadamente modelada por essa abordagem, já que se trata de um sistema molecular com estados de transição e suas probabilidades.
Ficha do documento
- Tipo
- Outro
- Ano
- 2020
- Instituição
- Fundação Getulio Vargas
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Português
- Acesso
- Não informado
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/30377
- Temas
- Modelagem Econômica
Conteúdos relacionados
- DissertaçãoAplicação de métodos Deep Galerkin em Opção Quanto com correlação estocásticaFundação Getulio Vargas · 2024
- DissertaçãoIntrodução ao Cálculo de Malliavin e uma Aplicação em FinançasFundação Getulio Vargas · 2018
- OutroComo prever epidemias de dengue com dados e matemática | Impacto Social FGVFGV EMAP · 2026
- DissertaçãoAdaptive truncation and simulation-based calibration applied to Com-Poisson modelsFundação Getulio Vargas · 2026
