DISTRIBUIÇÕES CONDICIONAIS COMPLETAS ASSOCIADAS AO PROBLEMA INVERSO DE TRANSFERÊNCIA DE CALOR EM PLACAS TERMICAMENTE FINAS

  • Lucas Freitas
  • Luiz Abreu
  • Diego Knupp
  • Antônio da Silva Neto

Resumo

O presente trabalho tem o objetivo de estimar três parâmetros associados ao problemade condução de calor em uma placa termicamente fina, utilizando o Algoritmo deMetropolis-Hastings e o Amostrador de Gibbs. O problema inverso é formulado de acordocom dados experimentais simulados a partir de soluções numéricas para o problema direto e informações a priori para os parâmetros. A principal contribuição é a apresentação de distribuições condicionais completas para os parâmetros de interesse. Os resultados obtidos mostram que o Amostrador de Gibbs, quando implementado para estas distribuições, possui melhor performance do que o Algoritmo de Metropolis-Hastings, ou seja, produz distribuições a posteriori com menor desvio padrão e intervalos de credibilidade de menor amplitude.
Publicado
21-12-2018