Esse é a continuação de um post que ainda não foi publicado sobre como usar o Blogdown, porque o primeiro post é bem mais complicado e esse post interessa alguns leitores do post que já tem um blog. O problema é que o highlight.js, como explicado no guia do blogdown, fala pra você colocar alguma coisa como isso no head.html do blog: <link href="//YOUR-CDN-LINK/styles/github.min.css" rel="stylesheet"> Mas o problema é que isso adiciona apenas algumas linguagens, o que é totalmente justo: imagine hostear um script com todas as linguagens possíveis!

Há muito tempo atrás eu escrevi sobre programação dinâmica: foi uma das primeiras coisas do blog. Eu acho que chegou a hora de revisitar o tópico porque desde então eu aprendi maneiras mais “limpas” de programar e o programa antigo provavelmente é horroroso. Vocês podem levantar objeções de que essa é uma maneira barata de gerar post novo, mas eu acho que deixar o programa mais claro/mais eficiente é importante para transmitir a ideia.

No post passado eu falei sobre programação dinâmica para o caso com tempo finito. Se você não leu, leia: o resto do post não faz sentido sem ler a primeira parte. Vamos finalmente tratar de programação dinâmica em tempo infinito. Relembrando o nosso exemplo é o caso de um consumidor que tem que escolher quanto poupar. Formalmente, queremos resolver um problema do tipo: \[Max \sum_{t=1}^{\infty} \beta^t u(c_t) \text{ sujeito a } k_{t+1} = (1-\delta)k_t + f(k_t) - c_t \]

Numa miríade de posts eu usei uma linguagem de programação chamada Julia. Entretanto, eu nunca escrevi um post introduzindo o Julia, o que parece injusto. Este post corrige essa injustiça explicando o básico e o sistema de pacotes, bem como interfaces para o Julia. Instalando Primeiramente, o site do Julia é este aqui. O download é óbvio e funciona sem mistérios, bem como a instalação. Se voce usa alguma distribuição de Linux, você também pode baixar pela “loja” do linux.

Eu já fiz alguns posts em que eu usava a linguagem de programação Julia. O Julia é relativamente novo: o projeto começou em 2009 e a versão 1.0 foi lançada esse ano. Apesar disso, ela já é um relativamente conhecida. O Julia promete ter uma sintaxe clara e ser mais rápido do que linguagens como o Matlab e o R. Eu sempre tomei como certo a afirmação do Julia de que ele era mais rápido que os concorrentes.

Eu já fiz alguns posts em que eu usava a linguagem de programação Julia. O Julia é relativamente novo: o projeto começou em 2009 e a versão 1.0 foi lançada esse ano. Apesar disso, ela já é um relativamente conhecida. O Julia promete ter uma sintaxe clara e ser mais rápido do que linguagens como o Matlab e o R. Eu sempre tomei como certo a afirmação do Julia de que ele era mais rápido que os concorrentes.

Este é o primeiro de uma série de posts que eu pretendo fazer sobre um tema interessante, complicado e que usa programação pesadamente - o que faz dele um carro chefe para a proposta desse blog: programação dinâmica. O nome engana: apesar de usarmos ferramentas computacionais para resolver o problema, a programação dinâmica trata de problemas de otimização no tempo. O nosso objetivo final vai ser resolver um problema de um agente otimizando a sua utilidade no tempo sem uma data final - o tempo vai para o infinito - sujeito à alguma restrição de recursos.

Este é o primeiro de uma série de posts que eu pretendo fazer sobre um tema interessante, complicado e que usa programação pesadamente - o que faz dele um carro chefe para a proposta desse blog: programação dinâmica. O nome engana: apesar de usarmos ferramentas computacionais para resolver o problema, a programação dinâmica trata de problemas de otimização no tempo. O nosso objetivo final vai ser resolver um problema de um agente otimizando a sua utilidade no tempo sem uma data final - o tempo vai para o infinito - sujeito à alguma restrição de recursos.

Este post vai discutir sobre interpolação. Não é o post mais interessante deste blog. Mas ele é necessário para posts futuros. A ideia de interpolação é literalmente “ligar os pontos”: dado um conjunto de pontos, procuramos uma função (ou um conjunto de funções) que passe por todos os pontos. Veja que a ideia é parecida com a de Mínimos Quadrados, mas com a diferença que mínimos quadrados não necessariamente passa por todos os pontos - ou sequer passa por qualquer um dos pontos.