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Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares
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Otimização de entropia: implementação computacional dos princípios MaxEnt e MinxEnt

2002; Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional; Volume: 22; Issue: 1 Linguagem: Português

10.1590/s0101-74382002000100003

ISSN

1678-5142

Autores

Rogério Silva de Mattos, Álvaro Veiga,

Tópico(s)

Advanced Thermodynamics and Statistical Mechanics

Resumo

Os princípios de otimização de entropia MaxEnt de Jaynes (1957a,b) e MinxEnt de Kullback (1959) encontram aplicações em várias áreas de investigação científica. Ambos envolvem a otimização condicionada de medidas de entropia que são funções intrinsecamente não-lineares de probabilidades. Como constituem problemas de programação não-linear, suas soluções demandam algoritmos de busca iterativa e, além disso, as condições de não-negatividade e de soma um para as probabilidades restringem de modo particular o espaço de soluções. O artigo apresenta em detalhe (com a ajuda de dois fluxogramas) uma implementação computacional eficiente desses dois princípios no caso de restrições lineares com verificação prévia de existência de solução dos problemas de otimização. Os autores também disponibilizam rotinas de fácil uso desenvolvidas em linguagem MatLab<FONT FACE=Symbol>â</FONT> .

Referência(s)