[ABE-L] =?ISO-8859-1?Q?_Curso_de_Ver=E3o_?=(EMAp/FGV) com Prof. Pierre del Moral

[Dani Gamerman]

Caros Targino, Yuri e Eduardo

Excelente iniciativa.

Parabens à EMAP
Dani

> Prezados,
> é com prazer que informo que a Escola de Matemática Aplicada 
> (*EMAp*) da Fundação Getulio Vargas (*FGV*) irá oferecer um curso 
> de verão em *Métodos de Monte Carlo*, ministrado por um dos 
> maiores especialistas no campo, o* Prof. Pierre del Moral 
<http://people.bordeaux.inria.fr/pierre.delmoral/>*
>  (INRIA-França).
> 
> O curso ocorrerá dos dia *29/Jan/2018 ao dia 02/Mar/2018*, às 
> *segundas, quartas e sextas*, das *14 às 16hrs*, na EMAp/FGV. 
> Haverá uma pausa de uma semana durante o carnaval (sem aulas na 
> semana de 12-16/Fev/2018).
> 
> A inscrição para o curso será *obrigatória, *pois sem ela não conseguiremos
> conceder acesso ao prédio. O link para inscrição estará 
> disponível a partir do dia 15/Dez/2017.
> 
> Aos alunos interessados, do dia 08/Jan/2018 ao dia 22/Jan/2018 alguns
> professores da EMAp (Rodrigo Targino, Yuri Saporito e Eduardo Mendes)
> apresentarão tópicos introdutórios ao curso, no mesmo horário e 
> local da disciplina do Prof. del Moral.
> 
> Seguem os detalhes abaixo.
> 
> Atenciosamente,
> Rodrigo Targino
> 
> *Título*: Advanced Monte Carlo Methods
> *Data*: 29/Jan/2018 - 02/Mar/2018 (curso preliminar: 08/Jan/2018 -
> 22/Jan/2018)
> *Horário*: Seg/Qua/Sex, 14-16hrs
> *Local*: Sala 415, Praia de Botafogo 190, Rio de Janeiro, Brasil*
> *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. link 
> <https://www.crcpress.com/Stochastic-Processes-From-Applications-to-
> Theory/Moral-Penev/p/book/9781498701839>
> 
> *Resumo: *This course will cover topics in the general area of Monte 
> Carlo methods and their application domains. The topics include 
> Markov chain Monte Carlo and Sequential Monte Carlo methods, Quantum 
> and Diffusion Monte Carlo techniques, as well as branching and 
> interacting particle methodologies. The lectures cover discrete and 
> continuous time stochastic models, starting from traditional 
> sampling techniques (perfect simulation, Metropolis-Hasting, and 
> Gibbs-Glauber models) to more refined methodologies such as gradient 
> flows diffusions on constraint state space and Riemannian manifolds, 
> ending with the more recent and rapidly developing Branching and 
> mean field type Interacting Particle Systems techniques. The course 
> has been designed so that there are no fixed prerequisites. It will 
> be assumed that participants will have a good knowledge of 
> probability theory and basic Markov chain models. In particular, a 
> good knowledge of undergraduate mathematics and of undergraduate 
> probability is required. This means familiarity with basic 
> probability models, random variables and their probability 
> distributions, independence, expectations and conditional 
> probabilities, as well as the law of large numbers. Exposure to classical
> differential calculus, and basic vector and matrix algebra will also 
> be assumed.


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Dani Gamerman
Depto. de Métodos Estatísticos (DME)
Lab. de Sistemas Estocásticos (LSE)
Instituto de Matemática - UFRJ
http://www.dme.ufrj.br/dani
www.statpop.com.br
fb: StatPop, twitter: @blogStatPop
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