| Ementa/Descrição: |
Noções de cálculo: limites, derivadas e integrais. Vetores e operações vetoriais. Matrizes: propriedades e operações. Dependência/Independência linear. Bases, transformações lineares e projeção ortogonal. Resolução de sistemas de equações lineares. Autovetores e autovalores. Princípios da análise combinatória. Definição de probabilidade, probabilidade condicional e independência. Variáveis aleatórias (contínuas e discretas), funções de distribuição, independência de variáveis aleatórias e esperança. Lei dos grandes números e Teorema do Limite Central. |
| Referências: |
1. STEWART, James Drewry. Cálculo. Revisão de Eduardo Garibaldi, Ricardo Miranda Martins. Tradução de Helena Maria Ávila de Castro. 4. ed. São Paulo, SP: Cengage Learning, c2017. 2 v., il. ISBN 9788522125838.
2. STRANG, Gilbert. Introduction to linear algebra. 5. ed. Wellesley, USA: Wellesley-Cambridge Press, c2016. il. ISBN 9780980232776..
3. CALLIOLI, Carlos Alberto; DOMINGUES, Hygino H.; COSTA, Roberto C. F. Álgebra linear e aplicações. 6. ed. São Paulo, SP: Atual, 1990. 352 p., il. ISBN 9788570562975.
4. GARRITY, Thomas A. All the Math You Missed: But Need to Know for Graduate School. 2. ed. Cambridge University Press, 2021. Cambridge. ISBN 9780521792851.
5. ASH, Robert B. Basic probability theory. Mineola, USA: Dover Publications, 2008. ix, 337 p., il. New York. ISBN 9780486466286. Disponível em https://faculty.math.illinois.edu/~r-ash/BPT.html
6. ROSS, Sheldon M. Probabilidade: um curso moderno com aplicações. Tradução de Alberto Resende De Conti. Revisão de Antonio Pertence Júnior. 8. ed. Porto Alegre, RS: Bookman, 2010. 606 p., il. ISBN 9788577806218. |
