SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Tipo de Disciplina:	REGULAR
Forma de Participação:	DISCIPLINA REGULAR
Unidade Responsável:	PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA (11.01.06.36)
Código:	MEC-411
Nome:	FUNDAMENTOS DA TEORIA DE ESTIMAÇÃO
Carga Horária Teórica:	48 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária Estudo Individual:	96 h.
Carga Horária Dedicada do Docente:	0 h.
Carga Horária Total:	144 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Permite Múltiplas Aprovações:	Não
Quantidade de Avaliações:	3
Ementa/Descrição:	Modelos Determinísticos e Probabilísticos. Controlabilidade e Observabilidade de Sistemas Dinâmicos. Reconstrução do Estado em Sistemas Derterminísticos: Observadores Identidade e Observadores de Ordem Reduzida ou de Luenberger. Revisão da teoria de Probabilidades. Estimação de Parâmetros: Critérios de Otimização, Mínimos Quadrados, forma de Kalman. Revisão de processos estocásticos. Filtros de Kalman Lineares. Filtros Linearizados de Kalman. Filtros Estendidos de Kalman. Ruido adaptativo. Estimação Simultânea de estado e parâmetros. Problemas de Controle Linear-Quadrático-Gaussiano (LQG). Introdução a filtros de partículas: Ensemble Kalman Filter e Unscented Kalman Filter.
Referências:	1. Maybeck, P.S. Stochastic Models, Estimation and Control, Vol. I,II e III. Academic Press, 1979 (vol.I) e 1982 (vol.II e III). 2. Jazwinski, A. H. Stochastic Processes and Filtering Theory. Dover, 2007. 3. Gelb, A. Applied optimal estimation. MIT Press, 1974. 4. Bryson, A.E. Applied optimal control: optimization, estimation and control. Halsted Press, 1975. 5. Evensen, G. Data Assimilation: The Ensemble Kalman Filter, Second Edition, Springer, 2009.

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