FCUP - Simulação e Processos Estocásticos
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Código: M3014 Sigla: M3014 Nível: 300
L:B 6 Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17 3 - 6 56 162
L:EG 1 Plano estudos a partir do ano letivo 2019 3 - 6 56 162
L:F 5 Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18 2 - 6 56 162
L:M 43 Plano de estudos Oficial a partir do ano letivo 2021/22 2 - 6 56 162
Sílvio Marques de Almeida Gama 4,00
Durante a primeira parte do curso vão ser consolidados os conceitos essenciais do método de Monte Carlo e processos estocásticos. A segunda parte do curso vai ser devotada a aplicações dos conhecimentos adquiridos usando simulação em outras áreas de conhecimento.
Unidades aconselhadas para a frequência: Probabilidades e Estatística, Análise Real I e Análise Real II.
I. Revisões sobre probabilidades e variáveis aleatórias discretas e contínuas.
II. Simulação e Método de Monte Carlo Aspectos estatísticos da simulação. Simulação de dados (distribuições discretas e contínuas): métodos gerais, transformações e misturas; utilização crítica de geradores disponíveis correntes. Integração de Monte Carlo e estimação de valores esperados. Técnicas de redução de variância. Método de Monte Carlo em inferência estatística. Métodos de reamostragem.
III. Caminhada aleatória. Movimento Browniano.
IV. Introdução aos processos estocásticos e sua simulação. Classes de processos estocásticos. Introdução à análise estatística de sinais e séries temporais: caracterização, estacionariedade, autocorrelação.
IV. Estimação e simulação. Modelação/simulação: cadeias de Markov, processo de Poisson, passeio aleatório; processos de nascimento e morte, filas de espera.
Ross Sheldon M.; Simulation. ISBN: 0-12-598410-3
Papoulis Athanasios; Probability, random variables, and stochastic processes. ISBN: 0-07-048468-6
Shonkwiler Ronald W. 1942-; Explorations in Monte Carlo methods. ISBN: 9780387878362
Law A., Kelton W.D; Simulation Modelling and Analysis, McGrawHill, 2007. ISBN: 978-0073401324
Wood Matt A.; Python and Matplotlib essentials for scientists and engineers. ISBN: 978-1-62705-619-9
Evans Lawrence C. 1949-; An introduction to stochastic differential equations. ISBN: 978-1-4704-1054-4
Ross Sheldon M.; Introduction to probability models. ISBN: 978-0-12-375686-2
Apresentação dos assuntos do curso e sua discussão com os estudantes.
Classificação final superior ou igual a 9,5 valores.
t1 = classificação do 1º teste que vale 8,5 valores
t2 = classificação do 2º teste que vale 8,5 valores
tc1 = classificação do 1º trabalho computacional que vale 1,5 valores
tc1 = classificação do 2º trabalho computacional que vale 1,5 valores
Estas classificações transitam para o exame de recurso.
er1 = classificação da 1ª parte que vale 8,5 valores
er2 = classificação da 2ª parte que vale 8,5 valores
Nota: t1 e/ou t2 pode ser fraccionado em duas partes
Melhoria de nota será feita em exame da época de recurso.
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