Otimização de entropia: implementação computacional dos princípios Maxent e Minxent
| Autor(a) principal: | |
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| Data de Publicação: | 2002 |
| Outros Autores: | |
| Tipo de documento: | Artigo |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
| Texto Completo: | http://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382002000100003 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/9154 |
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 MatLabâ . |