Catálogo 2009 - Pós-Graduação - ITA

Algoritmos de treinamento de segunda ordem Levenberg-Marquardt e Gauss-Newton.
Estimação não-linear de parâmetros e filtro de Kalman. Método NARMA para a representação
de sistemas dinâmicos autônomos. Função de derivadas neural empírica.
Previsão de séries temporais. Estrutura de controle preditivo não-linear. Bibliografia:
ZURADA, J. M., Introduction to artificial neural system. St. Paul, MN, USA: West
Pub. Co., 1992; LAMBERT, J. D., Computational methods in ordinary differential
equations. New York: John Wiley & Sons, 1973; NORGAARD, M.; RAVN, O.;
POULSEN, N. K.; HANSEN, L. K., Neural networks for modelling and control of
dynamic systems. London: Spring, 2000.
CT-234/2009 - Estrutura de Dados, Análise de Algoritmos e Complexidade
estrutural.
Requisito recomendado: não há. Requisito exigido: não há. Horas semanais: 3-0-
0-6. Ordem de funções. Convergência: classificação dos limitantes inferior e superior.
Estruturas básicas de dados: pilhas, filas, listas encadeadas, árvores e grafos.
Abordagens de resolução: programação dinâmica e divisão e conquista. Algoritmos
básicos: busca e ordenação. Árvores geradoras mínimas. Caminho mínimo. Matrizes:
algoritmo de Strassen. Algoritmos probabilísticos:Karp-Rabin e Miller-Rabin.
Máquinas de Turing. Algoritmos não-determinísticos e a classe NP. Teorema de Cook.
Reduções polinomiais de Turing e Karp.
Heurísticas: garantia de desempenho; Algoritmos e- aproximados. Bibliografia:
CORMEN, T. H.; LEISERSON, C. E.; RIVEST, R. L., Introduction to algorithms.
Cambridge: MIT Press, 1990; R. GAREY, R.; JOHNSON, D. S., Computers and
intractability: a guide to the theory of NP-completeness. San Francisco: W. H. Freeman
and Co., 1979; KNUTH, D. E., The art of computer programming. 2. ed. Reading:
Addison-Wesley, 1997. v. 3: Sorting and searching.
CT-236/2009 - Redes Sociais Complexas
Requisito recomendado: Não há. Requisito exigido: CT-234. Horas semanais: 3-
0-0-6. Conceitos básico da Teoria de Grafos. Grafos regulares. Grafos aleatórios. Redes
complexas: evidências, aplicações e teoria básica. Redes aleatórias. Redes small-world.
O modelo de watts. Métodos construtivos. Redes livres de escala: o modelo Barabási-