| Processo: | 15/00627-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Pesquisa |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas |
| Pesquisador responsável: | Ricardo Sandes Ehlers |
| Beneficiário: | Ricardo Sandes Ehlers |
| Pesquisador Anfitrião: | Nial Friel |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University College Dublin, Irlanda |
| Assunto(s): | Variedades riemannianas MCMC |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | hamiltoniano | Mcmc | Metropolis-Langevin | Variedades Riemannianas | Computação Bayesiana |
Resumo Neste projeto serão estudados e aplicados métodos computacionalmente intensivos propostos recentemente e que exploram ideias de geometria Riemanniana no espaço paramétrico de modelos estatísticos sob o enfoque Bayesiano. Estesmétodos procuram uma adaptação à estrutura local de uma distribuição alvo o que potencialmente pode tornar métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) mais eficientes. Os custos computacionais envolvidos podem ser altos e portanto o custo benefício será investigadoatravés de estudos de simulação e análises com dados reais. | |
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