Grupo: Atílio, Fredson, Giovani e Leonardo
Trabalho computacional para a disciplina de Processos Estocásticos. Este repositório contém os seguintes arquivos:
src/metropolis.py- Implementação do algoritmo de Metropolis-Hastings.src/exemplo_1.py- Exemplo do algoritmo de Metropolis-Hastings aplicado a um problema onde a distribuição de proposta é uma cadeia de Markov finita.src/exemplo_2.py- Exemplo do algoritmo de Metropolis-Hastings aplicado a um problema onde a distribuição proposta é um passeio aleatório simétrico. Exercício busca aproximar uma lei de potência.src/cadeia_finita.py- Código auxiliar para encapsular dados de problemas envolvendo cadeias de Markov finitas.src/passeio_aleatorio.py- Código auxiliar para encapsular dados de problemas envolvendo passeios aleatórios simétricos.src/mc_exemplo_1.py- Código com exemplo de algoritmo que utiliza o método Monte Carlos para computar o valor de pi.src/mc_exemplo_2.py- Código com exemplo de algoritmo que utiliza o método de Monte Carlos para integrar funções.docs/index.html- Código da página web contém a ilustração de um algoritmo Metrópolis.docs/sketch.js- Código javascript que gera a visualização animada da ilustração de um algoritmo Metrópolis.