Essa aula não será formalmente discutida em sala de aula. De fato, precisaríamos de muitas aulas para fazer um apanhado das principais idéias. Usaremos esse espaço apenas para fazer alguns comentários e indicar possíveis referências que podem ser consultadas em tópicos específicos.
Na segunda parte do nosso curso sobre Machine Learning, alguns tópicos de Análise Numérica e Otimização Numérica serão mencionados e explicados informalmente quando aparecerem. Sem tentar ser exaustivo, entre eles estão:
1) Métodos que lidam com a solução de sistemas lineares. Particularmente a decomposição LU.
2) Métodos que lidam com a solução de sistemas não lineares. Particularmente o método de Newton.
3) Métodos que lidam com otimização numérica. Particularmente o método do gradiente e formas de restringir problemas de otimização.
Referências
Analysis of Numerical Methods - Eugene Isaacson and Herbert Bishop Keller
A First Look at Numerical Functional Analysis - W. W. Sawyer
Numerical methods in economics - Kenneth Rudd
Numerical methods in engineering with python - Jaan Kiusalaas
