algoritmos de monte carlo e cadeias de markov
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Algoritmos de Monte Carlo eCadeias de Markov
CPS767
Daniel Ratton Figueiredo
PESC/COPPE/UFRJ
2022/1
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Figueiredo 2022
Professor● Daniel Ratton [email protected] H-304 (COPPE/PESC)
“Better to see the face than to hear the name”
Zen saying
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Figueiredo 2022
Monitora● Amanda Camacho N. de [email protected]
● Atendimento sobre demanda● Dúvidas na lista da turma (Moodle) ou grupo do telegram (ver website)
Tirem suas dúvidas com a Amanda!
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Figueiredo 2022
Informações● Website: http://www.cos.ufrj.br/~daniel/mcmc
● notas de aula (slides)● leituras, listas de exercícios● datas de provas, dicas, etc
● Moodle da disciplina (ver website)● entrega de tarefas, dúvidas, anúncios gerais, etc● se inscrevam o quanto antes
Visitem o website da disciplina!
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Figueiredo 2022
Aulas pré-gravadas em vídeo (assíncronas)
assistir no seu tempo, ou às 15h no dia da aula
anotar os slides com dúvidas e comentários
Aulas presenciais (síncronas)
sempre às 16h, transmitidas online
discussão e dúvidas da aula pré-gravada
Assistir aula pré-gravada antes
evitar de chegar atrasado (início às 16h)
Formato e Horário
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Presença● Não é obrigatória● Altamente recomendada● Disciplina tem ritmo acelerado
Aula é o fórum para motivação e discussão de ideias
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Avaliação● Projeto
● tema a ser definido pelo aluno● Prova única
● mais conceitual, inspirada nas listas● Listas de exercícios
● em torno de 4, uma a cada duas semanas● Peso das avaliações
● Projeto: 35%● Prova: 35%● Listas: 30%
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Pré-Requisitos● Noções de cálculo
● limite, derivada, integral, diferencial● Noções de probabilidade
● o que é uma va, CDF, Poisson● Programação
● em sua linguagem favorita● processamento de dados, simulação, análise de
resultados (muitos gráficos)
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Programação● Disciplina dividida em duas partes● IA) Probabilidade
● revisão, lei dos grandes números, TLC● IB) Método de Monte Carlo
● geração de números aleatórios, estimando somatórios, método da rejeição, importance sampling
● IIA) Cadeia de Markov● definição, distribuição no tempo, ergodicidade, distribuição
estacionária, passeios aleatórios, tempo de mistura● IIB) Monte Carlo com Cadeia de Markov (MCMC)
● Estimação via simulação, Metropolis, amostragem de Gibbs, simulated annealing
Conteúdo mais teórico e conceitual
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Calendário
● Programação das aulas no website● Disciplina segue calendário da COPPE
● último encontro em 16/06 (final do trimestre)● Prova única na penúltima semana● Apresentação dos projetos na última semana
● estilo workshop com ~4 horas de duração
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Livros e Referências
● Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, by Olle Haggstrom, 2001
● Simulation, by Sheldon Ross (5th edition), 2012● Wikipedia: "Markov Chain Monte Carlo" (e os
muitos links relacionados)
Muito material disponível na Internet!
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Recomendação para Sucesso● Vir às aulas presenciais
● assistir vídeo, participar das discussões● Estudar o material, fazer as listas
● não acumular dúvidas● Dedicação ao projeto
● escolher tema, começar cedo● Aprender a matéria
● não decorá-la!