Engenharia Matemática
 
 
2º Ciclo (Mestrado)

Faculdade de Ciências -
              Universidade do Porto - Departamento de Matemática
 
 
 
 

Curso no ano lectivo 2014-2015


Objectivos
Pretende-se que os alunos apreendam o paradigma da simulação (e modelação) computacional baseado em técnicas de Monte Carlo, nomedamente MCMC, com aplicações a vários sistemas complexos que surgem em várias áreas (biologia, economia, etc)  nomeadamente mecânica estatística, autómatos celulares, redes cinéticas, redes sociais, inferência Bayesiana, etc.




Materiais


Software
R - The R Project for Statistical Computing
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Módulo 1 Modelos probabilísticos e processos estocásticos (revisões). Uso do R.
[Última versão 25/2/2015]
pdf
Módulo2
Simulação de va's discretas e contínuas e de processos estocásticos. Uso do R
[Última versão 25/2/2015]
pdf
Módulo 3
Integração Monte Carlo [Última versão 5/3/2015] pdf
Módulo 4
Métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo) [Última versão 18/3/2015]
Códigos R (Nilson)  here
pdf
Módulo 5
Inferência Bayesiana (versão provisória de 18/3/2015)
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Módulo 6
Cinética estocástica e inferência de parâmetros (métodos LF e ABC)  [Última versão 28/4/2015]                                                                                         pdf
Módulo 7
Modelos de mecânica estatística e de otimização estocástica  [Última versão 18/3/2015]
pdf



Exercícios
Enunciados dos exercícios para as aulas (Última versão 25/3/2015) pdf

Resolução do teste final de 4 de Junho de 2015
pdf

Resolução do exame de recurso 9 de Julho de 2015 pdf



Pasta com papers sugeridos para leitura e exposições de fim de curso (19/02/15) extraídos do livro "Markov Chain Monte Carlo in Practice" W.R. Gilks, S. Richardson and D.J. Spiegelhalter (pdf)
pasta zip



Grelha de avaliação das apresentações (Scale for assessment of presentations)
pdf




Última actualização: 9-7-2015


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Saudações
João Nuno Tavares
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