Questão 31 — Processos Estocásticos — Cadeias de Markov (Pesquisa Operacional) — Cebraspe · Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP) 2025

Pesquisa Operacional Processos Estocásticos — Cadeias de Markov

Cebraspe 2025 Superior

Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP) · Supervisor Pedagógico — Área de Atuação 6: Engenharia de Produção e Áreas Afins

Gabarito disponível

Assinale a opção correta em relação às cadeias de Markov.

Selecione uma alternativa A) Nas cadeias de Markov, um estado é denominado absorvente quando puder alcançar outro estado e voltar ao estado em que estava. B) Nas cadeias de Markov, um estado é chamado transiente se o processo que entrar nesse estado for retornar, com certeza, a esse mesmo estado novamente em outra etapa. C) Essas cadeias consistem em um caso particular de processo determinístico com a propriedade especial de que as condições referentes ao modo como o processo evolui no futuro dependem apenas do estado atual do processo. D) Quando uma cadeia finita for irredutível, então todos os estados são recorrentes positivos e ela apresentará várias distribuições estacionárias. E) A cadeia irredutível a estados finitos que possua um estado aperiódico denomina-se ergódica.

Resolução comentada

A cadeia irredutível finita com estado aperiódico é ergódica.

Pelo gabarito, uma cadeia irredutível com número finito de estados que possua um estado aperiódico é chamada de ergódica. Numa cadeia irredutível, a aperiodicidade de um estado vale para todos os outros.

Análise das alternativas

A) Errada: estado absorvente é aquele que, uma vez alcançado, não é mais deixado. B) Errada: o estado transiente é aquele ao qual o processo pode não retornar. C) Errada: a cadeia de Markov é um processo estocástico, não determinístico. D) Errada: uma cadeia finita irredutível tem uma única distribuição estacionária.

Referência: Processos estocásticos — Hillier & Lieberman.

Resolução comentada do VaiConcursos.