<div dir="ltr"> <span style="font-size:13px">Boa tarde a todos,</span><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:13px">divulgando o seminário de Probabilidade e Sistemas <span class="m_4476800033542630094gmail-m_1493170701501646070gmail-il">complexos</span> (<a href="http://scpc.icmc.usp.br/seminar.html" target="_blank">http://scp<wbr>c.icmc.usp.br/seminar.html</a>) da próxima sexta, dia 14 de outubro.</div><div style="font-size:13px"><br> Palestrante: Rafael B. Stern (DEs-UFSCar)<br></div><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:12.800000190734863px"><div style="font-size:13px"><u>Local</u>: Sala 43 do DEs-UFSCar às 16h.</div><span class="m_4476800033542630094gmail-m_1493170701501646070gmail-im"><div style="font-size:13px"><br></div><div><u>Título</u>: Applications of Sequential Monte Carlo to Graphs.</div><div><br><u>Abstract</u>: Sequential Monte Carlo (SMC) is an alternative to Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for simulating from a distribution. In this presentation, I review the derivation of SMC from importance resampling and particle filters. I also show how SMC can be used to simulate from graphs (Combinatorial Sequential Monte Carlo) and high dimensional spaces (Nested Sequential Monte Carlo). The above techniques are illustrated with an application to philology.</div><div style="font-size:13px"><br></div></span><div style="font-size:13px"><div>Estão todos convidados! </div><div>Abraço,</div><div>Sandro</div></div></div></div>
</div><br></div>