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Obter informa‡äes físicas a partir de dados experimentais é um problema inverso cuja resolu‡Æo determina causas desconhecidas com base na observa‡Æo de seus efeitos. Por outro lado, o problema direto correspondente envolve a caracteriza‡Æo de efeitos a partir da análise de suas causas. Problemas diretos e inversos podem ser modelados através de diferentes equa‡äes matemáticas. Nessas equa‡äes há uma entrada (causa) e uma saída (efeito) conectados por um operador linear ou nÆo linear (geralmente do tipo integral ou diferencial). Usualmente, dados experimentais representam o efeito enquanto parâmetros físicos de medi‡Æo indireta prefiguram a causa. Se um problema inverso for mal-colocado, ou seja, uma ou mais de três condi‡äes; existência, unicidade e continuidade com rela‡Æo às incertezas experimentais, nÆo forem satisfeitas, entÆo técnicas numéricas especiais serÆo requeridas para sua solu‡Æo. Nesse livro sÆo descritas as metodologias computacionais baseadas na Dinâmica Molecular e em Redes Neuronais Artificiais Recursivas para abordar problemas diretos e inversos de interesse químico.

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O autor possui gradua‡Æo em Química (2003), Doutorado em Ciências- Química (2008) e Pós Doutorado em Físico Química (2009) todos pela Universidade Federal de Minas Gerais. Atua desenvolvendo e aplicando técnicas numéricas de resolu‡Æo de problemas diretos e inversos em Química. Atualmente é professor da Universidade Federal de Vi‡osa, Minas Gerais.

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