\chead{
      \textbf{
          \begin{Large}
          Universidade Federal de Goi\'as\\
          \end{Large}
      \begin{large}INSTITUTO DE MATEM\'ATICA E ESTATISTICA\end{large}\\
      Campus Samambaia -  74001-970 - Goi\^ania\\
      http://www.ime.ufg.br - (62) 3521 1742 - (62) 3521-1208 - secretaria.ime@ufg.br
      }
}


\begin{center}
  \LARGE{\textbf{Plano de Ensino}}
\end{center}

\PlanSection{01. Dados de Identifica\c{c}\~ao da Disciplina:}
{   
   \begin{center}\begin{small}
      \begin{tabular}{|l|p{5cm}|l|p{5cm}|}
         \hline
         \textbf{Semestre:} & 2024.1 &
         \textbf{Curso:} & Matem\'atica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0270
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{T\'opicos Em Matem\'atica}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24t12
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Glaydston De Carvalho Bento
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos b\'asicos de Otimiza\c{c}\~ao. Fun\c{c}\~oes convexas diferenci\'aveis. M\'etodos iterativos para
solu\c{c}\~ao de sistemas lineares. M\'etodos iterativos para solu\c{c}\~ao de problemas de Otimiza\c{c}\~ao
sem restri\c{c}\~oes. M\'etodos iterativos para resolver equa\c{c}\~oes e sistemas de equa\c{c}\~oes
n\~ao-lineares.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  a. Conceitos b\'asicos de Otimiza\c{c}\~ao: Introdu\c{c}\~ao \`a otimiza\c{c}\~ao, Defini\c{c}\~oes e resultados
b\'asicos, Exist\^encia de solu\c{c}\~oes \'otimas, Principais condi\c{c}\~oes de otimalidade para problemas
sem restri\c{c}\~oes;

b. M\'etodos iterativos para solu\c{c}\~ao de sistemas lineares: M\'etodo de Jacobi, m\'etodo de
Gauss-Seidel, Estimativa de erro;

c. Fun\c{c}\~oes convexas diferenci\'aveis: Defini\c{c}\~oes e resultados b\'asicos de an\'alise convexa,
caracteriza\c{c}\~ao de fun\c{c}\~oes convexas diferenci\'aveis;

d. M\'etodos iterativos para solu\c{c}\~ao de problemas de Otimiza\c{c}\~ao sem restri\c{c}\~oes: m\'etodos de
descida e busca linear, o m\'etodo do gradiente, o m\'etodo do ponto proximal;

e. M\'etodos iterativos para resolver equa\c{c}\~oes e sistemas de equa\c{c}\~oes n\~ao-lineares: M\'etodo
de Newton, m\'etodos quase-Newton, m\'etodos de dire\c{c}\~oes conjugadas.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  a. Conceitos b\'asicos de Otimiza\c{c}\~ao - 8 ha;
b. M\'etodos iterativos para solu\c{c}\~ao de sistemas lineares - 10 ha;
c. Fun\c{c}\~oes convexas diferenci\'aveis - 10 ha;
d. M\'etodos iterativos para solu\c{c}\~ao de problemas de Otimiza\c{c}\~ao sem restri\c{c}\~oes - 16 ha;
e. M\'etodos iterativos para resolver equa\c{c}\~oes e sistemas de equa\c{c}\~oes n\~ao-lineares - 16 ha;
f. Provas - 4 ha,

onde 1 ha corresponde a 50 minutos
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Dar condi\c{c}\~oes para que o aluno possa encontrar nesse ferramental introdut\'orio, condi\c{c}\~oes de
reavaliar outros t\'opicos da matem\'atica j\'a abordados previamente bem como colaborar no
desenvolvimento da ci\^encia e da tecnologia.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Propiciar ao estudante uma breve introdu\c{c}\~ao aos conceitos b\'asicos de otimiza\c{c}\~ao bem como
dos elementos matem\'aticos necess\'arios \`a compreens\~ao e desenvolvimento de processos
iterativos utilizados para encontrar/estimar solu\c{c}\~ao de problemas de otimiza\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas ser\~ao expositivas abordando defini\c{c}\~oes, conceitos e exemplos seguidos de leitura e resolu\c{c}\~ao de 
problemas. Ser\~ao propostos exerc\'{\i}cios em sala ou extra classe para fixa\c{c}\~ao e an\'alise dos conte\'udos abordados, 
tamb\'em com a finalidade de desenvolver no aluno suas pr\'oprias habilidades e incentivar a criatividade na resolu\c{c}\~ao, 
propiciando ao aluno a oportunidade de utilizar racioc\'{\i}nios adquiridos anteriormente.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao aplicadas duas avalia\c{c}\~oes que ser\~ao realizadas nas seguintes semanas conforme orienta\c{c}\~oes que o professor 
ir\'a estabelecer no primeiro dia de aula.

1$^a$ Prova (P1): 08$^a$ Semana;
2$^a$ Prova (P2): 16$^a$ Semana.

A m\'edia final, $M_F$ ser\'a a m\'edia aritm\'etica das notas $N_1$ e $N_2$ que representam, respectivamente, as notas 
obtidas 
nas provas $P_1$ e $P_2$. Al\'em disso, 

\begin{itemize}

\item [a.] Cada prova ser\'a sobre o conte\'udo apresentado at\'e \'ultima aula antes da aula em que ser\'a aplicada a prova;
\item [b.] As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as, que ser\~ao comunicadas
antecipadamente aos alunos;
\item [c.] Ap\'os serem corrigidas, as provas ser\~ao disponibilizadas aos alunos e as notas lan\c{c}adas no SIGAA;
\item [d.] O aluno ser\'a aprovado se tiver frequ\^encia igual ou superior a 75% e MF igual ou superior a 6,0.

\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} BERTSEKAS, D. P., Nonlinear programming. Athena Scientific, Belmont, 1995.

\textbf{[2]:} ROSE, Nicholas J. Linear algebra and its applications (gilbert strang). SIAM Review, v. 24, n. 4, p. 499-501, 1982.

\textbf{[3]:} BOLDRINI, J. L., Costa, S. I. R., Figueiredo, V. L., Wetzler, H., \`Algebra Linear, editora Harbra LTDA, SP, 1986.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} Ribeiro, Ademir Alves, and Elizabeth Wegner Karas. "Um curso de otimiza\c{c}ao." Universidade de Curitiba, Curitiba, 
Brasil, 2001.

\textbf{[2]:} IZMAILOV, A., SOLODOV, M., Otimiza\c{c}\~ao, vol. 1, IMPA, Rio de Janeiro, 2005.

\textbf{[3]:} IZMAILOV , A., Solodov, M. Otimiza\c{c}\~ao- Volume 2: m\'etodos computacionais, , IMPA, RJ, 2007.

\textbf{[4]:} ROCKAFELLAR, R. T., Convex Analysis. Princeton University Press, Princeton,1970.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BERTSEKAS, D. P., Nonlinear programming. Athena Scientific, Belmont, 1995. (B1)

\textbf{[2]:} BOLDRINI, J. L., Costa, S. I. R., Figueiredo, V. L., Wetzler, H., \`Algebra Linear, editora Harbra LTDA, SP, 1986. (B3)

\textbf{[3]:} ROSE, Nicholas J. Linear algebra and its applications (gilbert strang). SIAM Review, v. 24, n. 4, p. 499-501, 1982. (B2)
}


\PlanSection{12. Hor\'arios:}
{
   \begin{center}
\begin{small}
\begin{tabular}{lll}
\hline
   \textbf{Dia} & \textbf{Hor\'ario} & \textbf{Sala Distribuida}\\
\hline

   2$^a$ & A1 & 310, CAA (50)\\
   2$^a$ & A2 & 310, CAA (50)\\
   2$^a$ & A3 & 310, CAA (50)\\
   2$^a$ & A4 & 310, CAA (50)\\
   4$^a$ & A1 & 310, CAA (50)\\
   4$^a$ & A2 & 310, CAA (50)\\
   4$^a$ & A3 & 310, CAA (50)\\
   4$^a$ & A4 & 310, CAA (50)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & 2$^a$	11:40-13:00\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Glaydston De Carvalho Bento. & Email: glaydston@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Glaydston De Carvalho Bento}\end{center}


