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Quais a referências principais do curso de Métodos Computacionais em Economia lecionado no Programa de Doutorado em Economia da UnB?

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perguntada Jan 12, 2016 em Economia por danielcajueiro (5,016 pontos)  
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1 Resposta

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respondida Jan 12, 2016 por danielcajueiro (5,016 pontos)  

Uma visão geral do programa desse curso está descrita nessa resposta.

As referências estão abaixo divididas em tópicos. É válido mencionar que nem todas as referências são usadas em todas as versões do curso, visto que sendo um curso optativo alguns dos tópicos são optativos e não são discutidos todo semestre. Logo, eu marquei com uma estrela aquelas que são usadas em todas as versões do curso.

Ciência popular (sugestões de leitura)

\(\star\) Nine Algorithms That Changed the Future: The Ingenious Ideas That Drive Today's Computers Hardcover - John MacCormick

\(\star\) In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits of Computation - William J. Cook

\(\star\) Algorithms to live by - Brian Christian and Tom Griffiths

\(\star\) Everything Is Obvious: How Common Sense Fails Us Paperback -
Duncan J. Watts

Classical

Vision - David Marr

Análise Funcional útil para vários tópicos:

Introductory funcional analysis with applications - Erwin Kreyszig

Métodos numéricos e computacionais em Economia:

\(\star\) Numerical Methods in Economics - Kenneth L. Judd (Author)

\(\star\) Quantitative Economics with Python - Thomas Sargent and John Stachurski

Análise numérica:

\(\star\) Analysis of Numerical Methods - Eugene Isaacson e Herbert Bishop Keller

\(\star\) Theoretical Numerical Analysis: An Introduction to Advanced Techniques
- Peter Linz

Introdução a algoritmos:

\(\star\) Introduction to Algorithms - Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest e Clifford Stein

\(\star\) Introduction to the Design and Analysis of Algorithms - Anany Levitin

Otimização numérica:

Otimização (Volumes 1 e 2) - Alexey Izmailov e Mikhail Vladimir Solodov

Programação Dinâmica e Aprendizagem por Reforço:

Dynamic Programming and Optimal Control - Dimitri P. Bertsekas

Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming - Martin L. Puterman

Reinforcement Learning: An Introduction - Richard S. Sutton (Author) e Andrew G. Barto

Neuro-Dynamic Programming - Dimitri P. Bertsekas e John N. Tsitsiklis

Redes Complexas:

Networks: An Introduction - Mark Newman

Network Science - Albert Barabasi

Social and Economic Networks - Matthew O. Jackson

Aprendizagem de Máquinas e Deep Learning:

Pattern Recognition and Machine Learning - Christopher Bishop

Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective - Sergios Theodoridis

Neural Networks for Pattern Recognition - Christopher M. Bishop

Deep Learning - Yoshua Bengio, Ian Goodfellow e Aaron Courville

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