Referências de métodos numéricos e estatísticos

Métodos e discussões sobre Álgebra (principalmente métodos numéricos) e Estatística estão muitas vezes espalhados em diferentes livros ou escondidos na literatura especializada. Nesta postagem vou tentar agrupar algumas boas referências:

  • Introdução didática sobre o procedimento de bootsrap usado para estimar erros padrão e intervalos de confiança; Críticas sobre esta metodologia.
  • Web-site com tutoriais, dicionários e explicações sobre diversos conceitos de estatística;
  • Singular-value decomposition (SVD). Método similar a análise espectral (autovetores), de crescente importância para redução de dimensionalidade e interpretação de dados multi-dimensionais. Por exemplo, é aplicado para justificar métodos de renormalização de grupo (como DMRG);
  • Uma das referências fundamentias sobre métodos numéricos é o livro Matrix Computations de Golub e van Loan. Tenho uma cópia se alguém tiver interesse.
  • Aprendizado de máquina (ML) pode ter muitas aplicações em modelagem molecular. Por exemplo, campos de força foram montados com ML aqui ou aqui. Quem quiser se aventurar, pode começar com esta biblioteca em Python, que também apresenta bons tutoriais sobre ML.

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