Sobre o Evento
Este curso cobrirá tópicos da área geral dos métodos de Monte Carlo e seus domínios de aplicação. Os tópicos incluem os métodos Monte Carlo de cadeia de Markov e Monte Carlo sequencial, filtros Ensemble Kalman, técnicas de Monte Carlo quântico e de difusão, bem como metodologias de ramificação e interação de partículas. As palestras cobrem modelos estocásticos discretos e contínuos, começando com técnicas de amostragem tradicionais (simulação perfeita, modelos Metropolis-Hasting e Gibbs-Glauber) até metodologias mais refinadas, como difusões de fluxos gradientes em espaço de estado de restrição e variedades Riemannianas, terminando com mais técnicas recentes e de rápido desenvolvimento de Ramificação e de tipo de campo médio Interacting Particle Systems.
O curso foi projetado para que não haja pré-requisitos fixos. Será assumido que os participantes terão um bom conhecimento da teoria da probabilidade e modelos básicos da cadeia de Markov. Em particular, é necessário um bom conhecimento de matemática de graduação e de probabilidade de graduação. Isso significa familiaridade com modelos básicos de probabilidade, variáveis aleatórias e suas distribuições de probabilidade, independência, expectativas e probabilidades condicionais, bem como a lei dos grandes números. Exposição ao cálculo diferencial clássico e álgebra básica de vetores e matrizes também será assumida.
Programação
Curso preliminar: 08/Jan/2018 - 22/Jan/2018
Data: 29/Jan/2018 a 02/Mar/2018
Dias da semana: Seg/Qua/Sex
*Não é permitida a entrada de pessoas vestindo shorts, bermuda, mini-saias e/ou sandálias Havaianas. Idioma: Inglês (o curso preliminar pode ser em português) Bibliografia: (1) Notas de aula e (2) Del Moral, Pierre, and Spiridon Penev. Stochastic Processes: From Applications to Theory. CRC Press, 2017.
Local
Endereço
Praia de Botafogo 190
Botafogo
Rio de Janeiro