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Regressão por processo gaussiano com núcleos RBF e de Matérn: comprimento de correlação e ruído, observações por clique, média a posteriori, faixa de incerteza e escolha do ponto de maior variância.
Soma de vetores
Dois vetores no plano: regra do triângulo e soma das projeções, módulo e direção da resultante.
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Campo sintético v(x, y, t); transporte com fronteiras periódicas; à vontade, uma rede de setas.
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Comparação de SGD, momento e Adam num relevo bidimensional da função de perda: taxa de aprendizado, curvatura, estabilidade e trajetórias das iterações.
Oscilações MinD/MinE (E. coli)
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Filtro de Kalman (1D)
Estimação ótima recursiva: medições ruidosas, verdade oculta, previsão e correção com Q e R; passeio aleatório ou velocidade constante, faixa ±2σ e inovações.