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Disciplinas

Atualizado em 05/07/16 10:13.

A única disciplina obrigatória a todos os alunos do Programa de Doutorado será a disciplina de Seminários de Qualificação. Todas as outras disciplinas serão eletivas, devendo ser cursadas de acordo com o perfil de pesquisa do aluno, de modo a completar os créditos necessários. A tabela a seguir mostra as disciplinas com o respectivo número de créditos.

 

Todos os alunos regulares do Programa de Doutorado também realizarão uma atividade curricular obrigatória, denominada “Estágio Docência”, definida como a participação dos discentes no exercício da docência no ensino superior da UFG. O Estágio Docência corresponderá a 4 (quatro) créditos de atividades complementares, a serem computadas para a integralização dos créditos exigidos, e terá a duração mínima de 2 (dois) semestres letivos.

 

 

DISCIPLINA

CRÉD.

 

APRENDIZADO AUTOMATIZADO

4

NÃO

COMPUTAÇÃO NEBULOSA E FLEXÍVEL

4

NÃO

COMUNICAÇÕES DIGITAIS

4

NÃO

ENGENHARIA ECONÔMICA

4

NÃO

HEURÍSTICAS MODERNAS

4

NÃO

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

4

NÃO

METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA

4

NÃO

MODELAGEM DE MÁQUINAS ELÉTRICAS

4

NÃO

MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS PARA ENGENHARIA ELÉTRICA

4

NÃO

MÉTODOS DE ANÁLISE DE MOVIMENTO EM BIOMECÂNICA

4

NÃO

MÉTODOS DE ANÁLISE LINEAR

4

NÃO

NEUROFISIOLOGIA - MODELOS MATEMÁTICOS

4

NÃO

PLANEJAMENTO DE SISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICA

4

NÃO

PROCESSAMENTO DE SINAIS

4

NÃO

PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLÓGICOS

4

NÃO

PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

4

NÃO

PROGRAMAÇÃO LINEAR

4

NÃO

PROGRAMAÇÃO NÃO-LINEAR

4

NÃO

SEMINÁRIOS DE QUALIFICAÇÃO

4

SIM

TÓPICOS EM SISTEMAS ELETRO-ELETRÔNICOS

4

NÃO

 

 

APRENDIZADO AUTOMATIZADO

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Introdução ao Reconhecimento de Padrões: Problemas de regressão e classificação, pré-processamento de dados, extração de características, a maldição da dimensionalidade, complexidade do modelo, ajuste de curvas polinomial, minimização do risco de decisão. Redes Neurais Artificiais: algoritmos de aprendizagem supervisionado e não-supervisionado e algoritmos de extração de regras. Árvores de Decisão: Algoritmos, critérios de poda e de validação das regras. Comparação de modelos.

Bibliografia:

C. M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press Inc., New York, 1995.

Vladimir Cherkassky and Filip Mulier, Learning from Data, John Wiley & Sons, New York, 1998.

Richard O. Duda and Peter E. Hart, Pattern Classification and Scene Analysis, John Wiley & Sons, New York, 1973.

M. H. Hassoun, Fundamentals of Artificial Neural Networks, A Bradford Book, The Massachusetts Institute of Technology Press, 1995.

T.M. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997.

Jürgen Schürmann, Pattern Classification – A Unified View of Statistical and Neural Approaches, John Wiley & Sons, New York, 1996.

S. Sestito and T. S. Dillon, Automated Knowledge Acquisition, Prentice Hall of Australia Pty Ltd, 1994.

R. D. Sriram, Intelligent Systems for Engineering: A Knowledge-Based Approach , Springer-Verlag Limited 1997.

S. Russel and P. Norvig. Artificial Intelligence – A Modern Approach, Prentice Hall, Inc, 1995.

T. S. Dillon and D. Niebur, Neural Networks Applications in Power Systems, CRL International Series in Intelligent Systems and their Applications - CRL Publishing Ltd. – London.

E. Turban and J. E. Aronson, Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall, Fifth Edition, 1998.

P. J. Abrão, Aquisição Automática de Conhecimento aplicada em Avaliação de Segurança de Tensão, Tese de Doutorado, Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) – 2002.

Artigos diversos.

 

COMPUTAÇÃO NEBULOSA E FLEXÍVEL

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Redes Neurais Artificiais: modelos teóricos e aplicações. aprendizado não-supervisionado, aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço.

Bibliografia:

Haykin, S., Redes Neurais – Princípios e Prática, Bookman, 2002, 2ª. Edição.

Russel, S. & Norvig, P., Inteligência Artificial, Campus, 2004, 2ª. Edição.

Sutton, R. S. & Barto, A. G., Reinforcement Learning – An Introduction, MIT Press, 1998.

Haykin, S., Neural Networks and Learning Machines (3rd Edition), 2008.

Heaton, J., Introduction to the Math of Neural Networks, Heaton Research, 2012.

 

 

COMUNICAÇÕES DIGITAIS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Fundamentos de comunicações digitais. Representação Geométrica de Sinais. Tópicos sobre cálculo de desempenho para sistemas de comunicação digital. Tópicos sobre sincronismo: recuperação de portadora em sistemas M-ários (quadrador, costas loop, phase lock); sincronismo de símbolos; estimação de parâmetros por máxima verossimilhança; estimação conjunta.

Bibliografia:

HAYKIN, S., Sistemas de Comunicação – Analógicos e Digitais, Bookman Companhia Ed, 2004.

ZIEMER, R. E. e PETERNSON, R. L., Digital Communications and Spread Spectrum Systems, MacMillan Publishing Co., 1985.

BLAHUT, R. E., Digital Transmission of Information, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.

LATHI, B. P., Modern Digital and Analog Communication Systems, CBS C. Publishing, 1998.

 

ENGENHARIA ECONÔMICA

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Engenharia e Engenharia Econômica. Conceitos de Custo e Economia. Medidas de Juros e Equivalência. Inflação. Análise de Alternativas. Estimação de Riscos e Incertezas. Análise Econômica de Operações. Aspectos da Otimização Aplicada à Economia.

Bibliografia:

Thuesen, G. J.; Fabrycky, W. J. Engineering Economy, 9th Edition, Prentice Hall, 2000. Blank, L. T.; Taquin, A. Engineering Economy, 6th Edition, McGraw-Hill, 2004.

Eschenbach, T. G. Engineering Economy : Applying Theory to Practice, Oxford University Press, 2nd Edition, 2003.

Tarquin, A.; Blank, L., Engenharia Econômica, 6a Edição, Bookman, 2008.

Artigos científicos diversos.

 

HEURÍSTICAS MODERNAS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Métodos heurísticos modernos. Principais heurísticas modernas: Simulated Annealing, Busca Tabu, Algoritmos Genéticos, Sistemas de Colônias de Formigas, Enxame de Partículas, Sistema Imunológico, etc. Aplicações de heurísticas modernas na solução de problemas de otimização combinatória e numérica.

Bibliografia:

Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, How to Solve It: Modern Heuristics, 2ª ed., Springer, 2004.

Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence - An Introduction, 2ª ed., John Wiley & Sons, England, 2007.

Jason Brownlee, Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes, 2011, http://www.CleverAlgorithms.com

Artigos diversos.

 

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Inteligência Artificial (IA): Breve história e tentativas para a compreensão da mente. Ferramentas para pesquisa e solução de problemas: cálculo de predicados, mecanismos e estruturas de busca com ou sem heurísticas. Esquemas representacionais e a IA: semântica, estruturação, etc. Representação do conhecimento. Sistemas baseados em regras. Planejamento e tomada de decisão.

Bibliografia:

Russell, S.; Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, Prentice Hall, 2009.

Luger, F. L. Inteligência Articial, 4a Edição, Bookman, 2004.

Heaton, J., Artificial Intelligence for Humans, CreateSpace Independent Publishing Platform; 1 edition, 2013.

Lucci, S.; Kopec, D., Artificial Intelligence in the 21st Century, Mercury Learning & Information, 2012.

Artigos científicos diversos.

 

METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Procedimentos didáticos. Ciência e tipos de conhecimento. Métodos científicos. Fatos, leis e teoria. Hipóteses. Variáveis. Pesquisa. Técnicas de pesquisa. Projeto e relatório de pesquisa. Trabalhos científicos. Publicações científicas.

Bibliografia:

MARINA DE ANDRADE MARCONI; EVA MARIA LAKATOS. “Fundamentos de metodologia científica”. Editora Atlas S.A., 7ª edição. São Paulo, 2010.

AIDIL JESUS DA SILVEIRA BARROS; NEIDE APARECIDA DE SOUZA LEHFELD. “Fundamentos de metodologia científica”. Editora Pearson Education do Brasil Ltda., 3ª Edição, São Paulo, 2010.

CLAUDIO DE MOURA CASTRO. “A prática da pesquisa”. Editora Pearson Education do Brasil Ltda., 2ª edição, São Paulo, 2006.

ANTONIO CARLOS WILL LUDWIG. “Fundamentos e prática de metodologia científica”. Editora Vozes Ltda., Petrópolis, 2009.

CLÁUDIO DE MOURA CASTRO. “Como redigir e apresentar um trabalho científico”. Editora Pearson do Brasil Ltda., São Paulo, 2011.

 

MODELAGEM DE MÁQUINAS ELÉTRICAS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Princípios de conversão de energia. Modelo da máquina de corrente contínua. Modelo da máquina a relutância variável. Transformações de eixos de referência. Modelo em regime permanente da máquina de indução. Modelo dinâmico da máquina de indução trifásica. Modelo dinâmico da máquina de indução monofásica. Estudo de dispositivos eletromecânicos.

Bibliografia:

P. Kundur. Power System Stability and Control. McGraw-Hill. New York, 1994.

P. Anderson & A. A. Fouad. Power System Control and Stability. Wiley-IEEE Pres. New York, 2002.

C. M. Ong. Dynamic Simulation of Electric Machinery (using MatLab/Simulink). Prentice Hall PTR. New Jersey, 1998.

P. C. Krause & O. Wasynczuk. Electromechanical Motion Devices. McGraw-Hill International Editions. New York, 1989.

P. C. Krause, O. Wasynczuk & S. D. Sudhoff. Analysis of Electric Machinery and Drive Systems. IEEE Computer Society Press/John Wiley. New York, 2002.

P. C. Krause. Analysis of Electric Manhinery. McGraw-Hill International Editions. New York, 1987.

A. E. Fitzgerald; C. Kingsley Jr.; S. D. Umans. Máquinas Elétricas, 6ª edição, Bookman Companhia Editora Ltda. (Artmed Editora SA). Porto Alegre, 2006.

C. G. Veinott & J. E. Martin. Fractional and Subfractional Horsepower Electric Motors. 4th Edition. McGraw-Hill International Editions. Singapore, 1987.

L. W. Matsch & J. D. Morgan. Electromagnetic and Electromechanical Machines. 3rd Edition. John Wiley & Sons Inc. Singapore, 1987.

G. McPherson & R. D. Laramore. Electrical Machines and Transformers. 2nd Edition. John Wiley & Sons Inc. New York, 1990.

 

MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS PARA ENGENHARIA ELÉTRICA

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Conceitos do Método dos Elementos Finitos. Problemas eletrostáticos. Problemas magnetostáticos. Problemas eletromagnéticos quase-estáticos. Modelos para simulação em regime permanente senoidal. Modelos para estudo de materiais não-lineares. Estudo de dispositivos eletromecânicos.

Bibliografia:

P. P. Silvester; R. L. Ferrari. Finite Elements for Electrical Engineers. Second Edition. Cambridge University Press. New York, 1990.

O. C. Zienkiewicz; K. Morgan. Finite Elements and Approximation. John Wiley & Sons. New York, 1983.

J. P. Bastos; N. Sadowski; M. O. Thurston. Electromagnetic Modeling by Finite Element Methods. Marcel Dekker. New York, 2003.

L. N. Rossi. Uma visão educacional do método dos elementos finitos aplicado ao eletromagnetismo. Tese Doutorado. Escola Politécnica. Universidade de São Paulo, 2000.

 

MÉTODOS DE ANÁLISE DE MOVIMENTO EM BIOMECÂNICA

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Métodos matemáticos, cinemétricos e dinamométricos para a solução de diversos problemas em biomecânica: cinemática no plano, cinemática tridimensional, parâmetros segmentares e modelos antropométricos, dinâmica inversa bidimensional, força/trabalho/energia e potência e dinâmica tridimensional. Utilização de sensores inerciais na análise de movimento. Análise forças de reação do solo e pressões plantares: plataforma de força e plataforma de baropodometria. Estabilidade estática e dinâmica: descritores estatísticos, descritores biomecânicos e descritores não lineares. Modelos matemáticos e simulações em biomecânica: modelo de pêndulo invertido e modelos multisegmentares, notação de Denavit-Hartemberg na análise multisegmentar, plataformas de simulações (Open-Sim, Anybody Technology e Simulink).

Bibliografia:

WINTER, D.A. Biomechanics and Motor Control of Human Movement. John Wiley & Sons, 2009.

ENOKA, R.M. Neuromechanics of Human Movement. Human Kinetics, 2008.

ROBERTSON, D.G.E. et al. Research Methods in Biomechanics. Human Kinetics, 2004

ZATSIORSKY, V.M. Kinematics of Human Motion. Human Kinetics, 1998.

ZATSIORSKY, V.M. Kinetics of Human Motion. Human Kinetics, 2002.

Open Sim: https://simtk.org/home/opensim Anybody Technology: http://www.anybodytech.com/

 

MÉTODOS DE ANÁLISE LINEAR

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Álgebra de matrizes: autovalores, autovetores, líderes, traço, nulo, posto. Classificação de matrizes. Métodos numéricos para solução de sistemas de equações lineares e de equações diferenciais. Problemas genéricos de autovalores. Problema de mínimos quadráticos. Implementação computacional. Transformada de Laplace. Transformada de Fourier. Equações de estado e representação no espaço de estados. Critérios de estabilidade. Atividades de programação computacional.

Bibliografia:

J. D. FAIRES; R. L. BURDEN, Análise Numérica, 8a. Ed., Thomson, 2008.

E. KREYSZIG, Advanced Engineering Mathematics. Singapore: John-Wiley and Sons, 7th. ed. 1271 p. 1993.

R. A. GABEL; R. A. ROBERTS, Signals and Linear Systems. 3rd ed. 470 p. 1987.

C. CUNHA, Métodos Numéricos. Campinas: Editora da UNICAMP. 265 p. 1993.

H. P. HSU, Análise de Fourier. Rio de Janeiro: LTC. 1973.

 

NEUROFISIOLOGIA - MODELOS MATEMÁTICOS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Neurônios e glia: estruturas. Membrana: potencial de repouso, equações de equilíbrio. Potencial de ação e dinâmica de canais iônicos. Neurociência computacional e os modelos de Hodgkin-Huxley, RC paralelo, Integrated and Fire, cabo, compartimentos. Sinapses, neurotransmissores e dinâmicas associadas: função alfa, processos pontuais e Poison, PEPS’s e PIPS´s. Estruturas do sistema nervoso central: córtex cerebral, sistema somestésico. Contração muscular, motoneurônios, fuso neuromuscular, interneurônios. Métodos teóricos e experimentais para o estudo da atividade elétrica do sistema nervoso.

Bibliografia:

Bibliografia Básica:

PURVES, D. et al. Neuroscience. Sinauer Associates, 2008.

KANDEL, E.R.; SCHWATS, J.H.; JESSELLI, T.M. Principles of Neural Science.McGraw-Hill, 2012.

IZHIKEVICH, E.M. Dynamical Systems in Neuroscience. MIT Press, 2007.

Bibliografia Complementar:

HILLE, B. Ions Channels of Excitable Membranes.Sunderland, 2001.

DAYAN, P.; ABBOT, L.F. Theoretical Neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems. Draft, 2004.

DE SCHUTTER, E. Computational Methods for Neuroscientists. MIT Press, 2010.

TRAPPENBERG, T.P. Fundamentals of Computational Neuroscience. Oxford, 2010

KERNELL, D. The Motoneurone and Its Muscle Fibres.Oxford, 2006.

GERSTNER, W.; KISTLER, W. Spiking Neuron Models: single neurons, populations, plasticity. Cambridge, 2008.

KOCH, C. Biophysics of Computation: information processing in single neurons. Oxford, 1999.

KOCH, C.; SEGEV, I. (ed.) Methods in Neuronal Modeling: from ions to networks. MIT Press, 1998.

 

PLANEJAMENTO DE SISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICA

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Representação de um Sistema de Potência: Geração, produção e consumo. Conceitos de Planejamento. Confiabilidade. Qualidade e Economia na Distribuição. O Fluxo de Potência. Despacho Ótimo da Geração, Operação e Controle de Sistemas de Potência. Tarifação de Energia Elétrica.

Bibliografia:

A. J. WOOD; B. F. Wollenberg, Power Generation Operation and Control. . 2nd ed. New York: John Wiley and Sons. 1996.

H. SAADAT, Power System Analysis, 1st Editon, McGraw-Hill, 1998.

J. J. BURKE, Power Distribution Engineering: Fundamentals and Applications, 1st. Edition, Marcel-Decker, 1995.

L. A. FORTUNATO e outros, Introdução ao Planejamento da Expansão e Operação de Sistemas de Produção de Energia Elétrica, 1a. Edição, Eletrobrás, 1990.

C. A. GROSS, Power System Analysis, 2nd Edition, Wiley, 1986. T. GONEN,

Electric Power Distribution System Engineering. 2nd ed. Boca Raton FL. EUA: CRC Press, 2008.

W. H. KERSTING, Distribution System Modeling and Analysis. 2nd ed. Boca Raton FL. EUA: CRC Press. 2007.

L. POWELL, Power System Load Flow Analysis. New York: McGraw-Hill. 2004.

 

PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLÓGICOS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Origem, características e classificação dos sinais biológicos. Captação, pré-condicionamento e aquisição de sinais biológicos: sensores, transdutores e amostragem. Tópicos de processamento digital de sinais: análise no domínio do tempo, transformadas, filtros digitais, análise no domínio da frequência, estimação espectral, análise de tempo-frequência e wavelets. Princípios de eletromiografia: aquisição, análise no domínio de tempo, frequência e tempo-frequência, normalização. Princípios de eletrocardiografia: análise no domínio da frequência e tempo-frequência, variabilidade da frequência cardíaca. Uso do processamento do sinal biológico no monitoramento de funções vitais, em diagnóstico, em cirurgias, na fadiga muscular, no cancelamento do ECG em EMG, em estabilometria, no estudo de latência e potenciais evocados e outras aplicações biomédicas.

Bibliografia:

Bibliografia básica:

ITIKI, Cinthia e NASCIMENTO, Vítor Heloiz. Apostila de Processamento de Sinais de Tempo Discreto, Escola Politécnica, USP.

ISEN, F.W., DSP for Matlab and LabVIEW vols. I, II, III e IV. Morgan & Claypool Publishers, 2008.

FUGAL, D.L. Conceptual wavelets in digital signal processing. Space and Signals Technologies, 2009.

SCHILING, R.J. & HARRIS, S.L., Fundamentals of digital signal processing, Cengage Learning, 2012.

OPPENHEIM, A.V. & SCHAFER, R.W. Discrete Time Signal Processing, Prentice Hall, 1989.

Bibliografia complementar:

HAYES, M.H., Digital Signal Processing, McGraw Hill, 1999.

SEMMLOW, J.L. , Biosignal and Biomedical Image Processing, Marcel Dekker, 2004.

HAYES, M.H. Digital Signal Processing, McGraw Hills, 1999.

RANGAYYAN, R.M. Biomedical Signal Analysis, John Wiley & Sons, 2012.

LEIS, J.W., Digital Signal Processing Using Matlab for Students and Researchers, John Wiley & Sons, 2011.

KONRAD, P. The ABC of EMG. Noraxon Inc., USA.

EMG Meeting 2006 Abstracts

ROCHA, F.A. Mini-curso de EMG

DUARTE, M. Resumo – EMG

BUTTON, V.L. Apostila – Instrumentação Biomédica – Eletromiografia

 

PROCESSAMENTO DE SINAIS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Transformada de Fourier. Discretização Temporal. Processos Estocásticos Discretos no Tempo. Média, Correlação, Covariância e Ergodicidade. Matriz de Autocorrelação. Transformada de Fourier Discreta (DFT). Seqüências Periódicas. Propriedades da DFT. Transformada Rápida de Fourier (FFT). Dizimação Temporal e Inversão Binária. Filtros. Transformada Z. Estabilidade e Causalidade. Estruturas e Grafos. Resposta em Freqüência. Passa-Tudo e Fase Mínima. Filtros FIR e IIR. Projeto de Filtros Digitais. Transformada Wavelet. Escala e Deslocamento vs Freqüência. Famílias de Funções Wavelet. Transformada Wavelet Discreta (DWT). Processo Inovação. Modelos Estocásticos AR, MA e ARMA. Filtros de Wiener. Predição Linear. Propriedades de Fase Mínima e de Branqueamento. Relação entre Predição Linear e Modelagem AR. Filtros de Kalman. Método do Gradiente. Método LMS. Método RLS. Expansão de Karhunen-Loéve (Autovalores e Autovetores). Teorema de Mercer. Decomposição em Valores Singulares (SVD). Pseudo-Inversa.

Bibliografia:

Oppenheim, A.V. and Schafer, R.W. Discrete Time Signal Processing, Prentice Hall, 1989.

Haykin, S. Modern Filters, McMillan, 1989. Haykin, S. Adaptive Filter Theory, 2nd Ed., Pretince Hall, 1991.

Kay, Steven M. Modern Spectral Estimation: Theory and Aplication, Prentice Hall, 1987.

 

PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Experimentos, Espaço Amostral. Eventos, Conjuntos, Probabilidade Condicional e Independência. Variável Aleatória e Função de Distribuição. Classificação e Função de Variável Aleatória. Distribuição Conjunta e Função de Variável Aleatória. Esperança Matemática e Momento. Esperança Condicional. Função Característica e Geração de Momentos. Teorema do Limite Central. Lei dos Grandes Números. Correlação e Covariância. Estimação Linear e Ortogonalidade. Distribuição Gaussiana Multivariada. Processos Estacionários e Ergódicos. Densidade Espectral e Autocorrelação. Sinal Telegráfico e Ruídos. Estimação de Erro Quadrático Mínimo. Processo de Poisson. Processos Aleatórios e Propriedade de Markov. Cadeias de Markov. Processo de Nascimento e Morte. Propriedades de Chegadas Poissonianas. Filas M/M/1.

Bibliografia:

Clarke, A.B. and Disney, R.L. Probability and Random Processes: A First Course with Applications, John Wiley, 1985.

Gross, D. and Harris, C.M. Fundamentals of Queueing Theory, John Wiley and Sons, 1974.

Ross, S. M. Introduction to Probability Models, Academic Press, 1985, 3rd. ed.

Papoulis, A. Probability, Random Variables and Stochastic Processes, McGraw Hill, 1991 (3rd. Ed.).

Cinlar, E., Introduction to Stochastic Processes, Dover Publications, 2013.

 

PROGRAMAÇÃO LINEAR

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Modelos de programação linear. Introdução à análise convexa. Geometria da programação linear. O método simplex. Dualidade em programação linear. O método dual simplex. Métodos clássicos de pontos interiores. Métodos primal-dual de pontos interiores. Implementações de algoritmos.

Bibliografia:

M. C. H. FAMPA; N. MACULAN, Otimização linear. Brasília: Editora da nB. 2006.

FREDERICK S. HILLIER; GERALD J. LIEBERMAN, Introdução à Pesquisa Operacional, 8ª Ed., McGraw-Hill do Brasil, 2010.

W. L. WINSTON, Operations Research: Applications and Algorithms, 4 ed., Duxbury Press, 2003.

M. S. BAZARAA; J.J. JARVIS; H. D. SHERALI, Linear Programming and Network Flows. New York: John Wiley & Sons, 2nd edition, 1990.

S. J. WRIGHT, Primal-Dual Interior-Point Methods, Philadelphia: SIAM, 1997, pp. 289. ISBN 0-89871-382-X.

S.-C. FANG; S. PUTHENPURA, Linear Optimization and Extensions: Theory and Algorithms. New Jersey: AT&T, Prentice Hall.

D. G. LUENBERGER, Linear and Nonlinear Programming. New York: Kluwer Academic, 2nd edition, 2003. ISBN 1402075936.

P. E. GILL; W. MURRAY; M. H. WRIGHT, Practical Optimization. New York: Academic Press, 1981.

 

PROGRAMAÇÃO NÃO-LINEAR

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Introdução à Programação Não-Linear. Funções Convexas e Não Convexas. Problemas de Programação Não-Linear com Variável Única. Método da Seção Áurea. Minimização e Maximização Irrestrita com Múltiplas Variáveis. O Método da Maior Subida. Multiplicadores de Lagrange. Condições de Kuhn-Tucker. Aplicações.

Bibliografia:

FREDERICK S. HILLIER; GERALD J. LIEBERMAN, Introdução à Pesquisa Operacional, 8ª Ed., McGraw-Hill do Brasil, 2010.

W. L. WINSTON, Operations Research: Applications and Algorithms, 4 ed., Duxbury Press, 2003.

D. G. LUENBERGER, Linear and Nonlinear Programming. New York: Kluwer Academic, 2nd edition, 2003. ISBN 1402075936.

P. E. GILL; W. MURRAY; M. H. WRIGHT, Practical Optimization. New York: Academic Press, 1981.

M. S. BAZARAA; D. S. HANIF; C. M. SHETTY, Nonlinear Programming – Theory and Algorithms. New York: John Wiley & Sons, 2nd ed. 1993, pp. 638. ISBN 0-471-59973-5.

 

SEMINÁRIOS DE QUALIFICAÇÃO

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Abordagem de temas emergentes relacionados às áreas de concentração do Programa. Os alunos deverão assistir ou participar de atividades acadêmicas relevantes, tais como palestras, eventos científicos, oficinas, dentre outros, conforme as demandas das linhas de pesquisa do Programa, mediante a indicação de seu orientador e sob o controle do Coordenador do Programa.

Bibliografia:

Referências básicas serão selecionadas e indicadas aos alunos de acordo com os temas dos seminários.

 

TÓPICOS EM SISTEMAS ELETRO-ELETRÔNICOS

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Estudos avançados dentro da linha de pesquisa, com ementa variável.

Bibliografia:

A ser definida pelo docente, na oferta da disciplina.

 

TÓPICOS EM SISTEMAS INTELIGENTES E COMPUTAÇÃO APLICADA

Nível: Doutorado

Obrigatória: NÃO

Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Estudos avançados dentro da linha de pesquisa, com ementa variável.

Bibliografia:

A ser definida pelo docente, na oferta da disciplina.

 

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