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Título: Otimização irrestrita e estimação de parâmetros
Autor(es): Santos, Maria Alice dos
Orientador(es): Rossetto, Diane Rizzotto
Palavras-chave: Otimização matemática
Métodos iterativos (Matemática)
Mínimos quadrados
Matemática
Mathematical optimization
Iterative methods (Mathematics)
Least squares
Mathematics
Data do documento: 17-Out-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: SANTOS, Maria Alice dos. Otimização irrestrita e estimação de parâmetros. 2017. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: Neste trabalho apresentaremos um breve estudo a respeito do problema de otimização irrestrita, buscando resolve-lo através de processos iterativos chamados métodos de direção de descida. Neste trabalho, são abordados dois métodos clássicos: Método Gradiente e Método de Newton. Após o estudo destes métodos, são feitas comparações entre ambos quando aplicados em diferentes funções. Apresentaremos também um breve estudo a respeito da estimação de parâmetros utilizando a técnica de mínimos quadrados e reduzindo o problema de estimação de parâmetros a um problema de otimização irrestrita. A solução deste novo problema é encontrada através de dois métodos de direção de descida: Método Gradiente e Método de Gauss-Newton.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9036
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