Resumo: Esse curso tem como objetivo apresentar os conceitos de quantificação de incertezas e identificação em modelos computacionais. Incertezas são inerentes ao processo de construção de modelos e abordagens que permitam sua caracterização, descrição e minimização são de grande interesse. O curso começa com uma introdução sobre a teoria da probabilidade, e simulações de números aleatórios são realizadas no MATLAB. Em seguida, os conceitos de modelagem e solver estocástico são introduzidos e o método de Monte Carlo é apresentado. Na segunda parte do curso é feita uma introdução sobre identificação e sobre estimação de parâmetros. E, por fim, técnicas de minimização, análise de sensibilidade e a estratégia de Bayes são discutidos. As aplicações são as mais variadas tais como: dinâmica estrutural, mecânica dos fluidos, metrologia, mercado financeiro, etc.
Indicação de público: alunos de graduação e pós-graduação de Engenharia.
Pré-requisitos: Cálculo e Álgebra Linear.