sábado, 16 de agosto de 2025

Solução de uma EDO usando o Gemini 2.5 Flash


Prompt: Vamos resolver um problema de matemática? Considere a seguinte equação diferencial ordinária: (D^2 + 6D + 9)y(t) = (D + 1)x(t), onde y(0) = 0, y'(0) = 0, x(t) = sin(3t)u(t), sendo D o operador derivada, t é o tempo, u(t) a função degrau unitário. Qual o valor de y(t) para t maior ou igual a zero?  
 
Resposta: 

Considere a seguinte equação diferencial ordinária:

$$ (D^2 + 6D + 9)y(t) = (D + 1)x(t) $$

Onde as condições iniciais são $y(0) = 0$, $y'(0) = 0$, e a função de entrada é $x(t) = \sin(3t)u(t)$. Nosso objetivo é encontrar o valor de $y(t)$ para $t \geq 0$. Para isso, utilizaremos a Transformada de Laplace.

1. Aplicação da Transformada de Laplace

Aplicando a transformada de Laplace em ambos os lados da equação, e considerando as condições iniciais, obtemos a seguinte equação em termos de $s$:

$$ Y(s)(s^2 + 6s + 9) = X(s)(s + 1) $$

Isolando $Y(s)$:

$$ Y(s) = \frac{s + 1}{s^2 + 6s + 9} X(s) $$

2. Transformada de $x(t)$

A transformada de Laplace de $x(t) = \sin(3t)u(t)$ é:

$$ X(s) = \frac{3}{s^2 + 3^2} = \frac{3}{s^2 + 9} $$

3. Substituição e Simplificação de $Y(s)$

Substituindo $X(s)$ na equação de $Y(s)$ e fatorando o denominador ($s^2 + 6s + 9 = (s + 3)^2$):

$$ Y(s) = \frac{s + 1}{(s + 3)^2} \cdot \frac{3}{s^2 + 9} $$ $$ Y(s) = \frac{3(s + 1)}{(s + 3)^2(s^2 + 9)} $$

4. Decomposição por Frações Parciais

Para encontrar a transformada inversa, precisamos decompor $Y(s)$ em frações parciais da seguinte forma:

$$ Y(s) = \frac{A}{s + 3} + \frac{B}{(s + 3)^2} + \frac{Cs + D}{s^2 + 9} $$

Resolvendo o sistema de equações para encontrar as constantes, chegamos aos seguintes valores:

  • $A = \frac{1}{18}$
  • $B = -\frac{1}{3}$
  • $C = -\frac{1}{18}$
  • $D = \frac{1}{2}$

Portanto, a expressão de $Y(s)$ se torna:

$$ Y(s) = \frac{1/18}{s + 3} - \frac{1/3}{(s + 3)^2} + \frac{-1/18 s + 1/2}{s^2 + 9} $$

Para facilitar a transformada inversa, reorganizamos o último termo:

$$ Y(s) = \frac{1}{18(s + 3)} - \frac{1}{3(s + 3)^2} - \frac{1}{18}\frac{s}{s^2 + 9} + \frac{1}{2 \cdot 3}\frac{3}{s^2 + 9} $$

5. Transformada Inversa de Laplace

Aplicando a transformada inversa de Laplace para cada termo, usando as propriedades conhecidas, encontramos a solução $y(t)$:

$$ y(t) = \frac{1}{18}e^{-3t} - \frac{1}{3}te^{-3t} - \frac{1}{18}\cos(3t) + \frac{1}{6}\sin(3t) $$

Combinando os termos exponenciais, a solução final é:

$$ y(t) = \left(\frac{1}{18} - \frac{1}{3}t\right)e^{-3t} - \frac{1}{18}\cos(3t) + \frac{1}{6}\sin(3t), \quad \text{ para } t \geq 0 $$
 

Obs: a resposta está correta.

Inteligência x Integridade


O recente caso de um auditor fiscal, ex-aluno do ITA, acusado de participar de uma fraude bilionária no Brasil, traz à tona uma reflexão necessária: até que ponto inteligência e integridade caminham juntas?

Muitas vezes, associamos inteligência a um talento raro, ligado à capacidade de aprender rápido, dominar áreas complexas e se destacar academicamente. Esse auditor, formado em uma das instituições mais respeitadas do país, é prova disso. Mas sua trajetória mostra algo importante: inteligência, sozinha, não garante ética.

Inteligência sem integridade

No lugar de usar seus conhecimentos técnicos para servir à sociedade, o auditor direcionou suas habilidades para um esquema de corrupção sofisticado. Ele dominava processos de ICMS e conseguiu manipular sistemas em benefício próprio. O resultado? Um esquema que, segundo o Ministério Público, movimentou cerca de R\$ 1 bilhão em propinas, envolvendo grandes empresas como Ultrafarma e Fast Shop. Esse episódio mostra que a inteligência, quando não guiada por valores morais, pode facilmente se transformar em arma contra a própria sociedade.

O papel da integridade

Se a inteligência é a ferramenta, a integridade é a bússola que aponta o rumo. Agir com integridade é escolher o certo mesmo diante da tentação do ganho fácil. No caso do auditor, essa bússola simplesmente não existiu: sua inteligência foi usada para corrupção, lavagem de dinheiro e organização criminosa.

A ascensão meteórica do patrimônio de sua mãe — que saltou de R\$ 411 mil para R\$ 2 bilhões em apenas dois anos — reforça as suspeitas de que tudo fazia parte de uma engrenagem fraudulenta. Esse detalhe mostra, de forma clara, o que acontece quando falta caráter: o talento vira instrumento de destruição coletiva.

Quando inteligência e integridade andam juntas

A sociedade espera que pessoas em posições de grande responsabilidade, como auditores fiscais, unam conhecimento técnico a um forte senso de ética. Instituições como o ITA preparam seus alunos para lidar com os maiores desafios intelectuais, mas é preciso mais: é preciso também educar para a responsabilidade, a transparência e o compromisso com o bem comum. Sem isso, cérebros brilhantes podem se tornar perigosos.

O que esse caso ensina

Esse escândalo deixa uma lição clara: não basta ter sistemas inteligentes; é preciso também ter sistemas de controle e fiscalização robustos, como os que a Secretaria da Fazenda de São Paulo prometeu revisar após o episódio. Mais do que isso, é urgente cultivar valores éticos desde a formação acadêmica e profissional. Afinal, inteligência é uma ferramenta poderosa, mas só a integridade é capaz de determinar se ela será usada para construir ou para destruir.

quinta-feira, 14 de agosto de 2025

Engenharia de Prompt: um guia prático para obter o resultado que você espera

 

Um bom prompt é, na prática, um briefing claro: diz o que você quer, com quais limites, como deve ser entregue e como avaliar a qualidade. Abaixo você encontra a anatomia do prompt, modelos prontos e exemplos reais (texto, código, pesquisa, extração de dados e imagem).

1) Anatomia de um bom prompt

Elementos essenciais

  • Objetivo (comece com verbo): “Escreva… Gere… Explique… Programe…”
  • Contexto: público, canal, cenário de uso.
  • Entradas/Dados: fatos, tabelas, regras, exemplos (delimite com ```).
  • Formato de saída: Markdown/HTML/JSON, tamanho, estrutura.
  • Critérios de aceitação: requisitos para considerar “bom”.
  • Restrições: o que não pode acontecer (ex.: não inventar números).
  • Exemplos (few-shot): 1–2 amostras de entrada→saída.
  • Processo: passos que a resposta deve seguir.
  • Variações & tom: opções, estilo, nível de criatividade.
  • Verificação: peça checagem rápida e apontamento de lacunas.

Boas práticas rápidas

  • Prefira listas e requisitos a parágrafos vagos.
  • Se o modelo precisar decidir, ofereça critérios (“priorize clareza > floreio”).
  • Quando quer precisão factual, instrua: “se faltar info, diga ‘não sei’ e peça os dados”.
  • Para raciocínio: peça resumo do processo (2–3 frases), não “pense passo a passo” completo.
  • Itere: rode → avalie → adicione exemplos/limites → rode de novo.

2) Template universal (copiar/colar)

Objetivo: <verbo + entrega>.
Contexto: <público, canal, cenário>.
Entradas (dados reais):
```<cole bullets, fatos, regras, exemplos>```
Formato da saída: <ex.: 5 bullets + resumo (100-120 palavras) + CTA>.
Critérios de aceitação: <ex.: sem jargões; evite dados não verificados; manter PT-BR>.
Restrições: <ex.: não inventar números; não usar bibliotecas externas>.
Exemplos (few-shot opcional):
- Entrada→Saída 1
- Entrada→Saída 2
Processo: <ex.: liste riscos → proponha mitigação → dê recomendação final>.
Variações: <ex.: gere 3 opções com tons diferentes>.
Verificação: <ex.: revise coerência e aponte 2 melhorias possíveis>.

3) Comparativo rápido

RuimBom
“Escreva sobre IA.” “Escreva um artigo de 400–500 palavras, em PT-BR, para leigos, explicando 3 usos de IA na atenção primária (triagem, suporte à decisão, gestão de filas). Formato: título, 3 seções numeradas, conclusão (2 frases). Cite 2 riscos e 2 salvaguardas. Se faltar dado, marque como ‘evidência limitada’.”
“Faça um código de ordenação.” “Implemente ‘merge_sort(arr: number[]) → number[]’ em TypeScript (Node 20). Restrições: sem libs externas, O(n log n). Entregue: 1) código comentado; 2) 3 testes; 3) comando para rodar. Explique em 2 frases possíveis falhas.”

4) Exemplos práticos por caso de uso

A) Texto/Marketing (landing page curta)

Objetivo: Escreva uma landing page curta para um app de renda extra.
Contexto: Público brasileiro iniciante, foco em ganhar em dólar; canal: 
tráfego pago mobile.
Entradas:
```Proposta: app com ideias guiadas diárias; prova: +50k downloads; garantia 7 dias; 
diferenciais: metas semanais, comunidade, suporte humano; preço: R$19/mês.```
Formato: 1) Headline (≤ 12 palavras) 2) Subheadline 3) 5 bullets de benefícios
4) Bloco “Como funciona” em 3 passos 5) CTA final.
Critérios: tom confiante e acessível; evitar jargões; sem promessas irreais; PT-BR.
Restrições: não inventar números além dos fornecidos.
Processo: gere 2 variações com ângulos diferentes (curiosidade e segurança).
Verificação: finalize listando 1 melhoria possível.

B) Código (função + testes)

Objetivo: Implementar uma função para normalizar strings de nome próprio.
Ambiente: Python 3.11 em Linux.
Entradas/Saída: input: "  joÃO   silva  " → output: "João Silva".
Restrições: sem libs externas; lidar com acentos; complexidade linear.
Formato: 1) função comentada 2) 5 testes em pytest 3) instruções de execução.
Verificação: explique em 2 frases limitações conhecidas (ex.: nomes compostos raros).

C) Pesquisa factual com fontes

Objetivo: Resumir a situação de LLMs open-source nos últimos 12 meses.
Escopo: modelos (parâmetros, licenças), benchmarks, custos, casos de uso B2B.
Formato: resumo (≤ 200 palavras) + 4 fontes confiáveis com links.
Restrições: se houver controvérsia, aponte explicitamente; não especule sem fonte.
Verificação: indique 2 pontos onde faltam dados sólidos.

D) Extração de dados (JSON estruturado)

Objetivo: Extrair dados para JSON.
Schema:
{
 "empresa": string,
 "pais": string,
 "receita_2024_USD": number|null,
 "segmento": "SaaS"|"E-commerce"|"Outro"
}
Entrada:
```A Megashop, varejista online do Brasil, divulgou receita de US$ 12,3 mi em 2024.```
Regras: se o número não aparecer, use null; moeda sempre em USD numérico.
Saída: apenas JSON válido (sem comentários).

E) Geração de imagem

Objetivo: Ilustração 16:9 sobre “engenharia de prompt”.
Sujeito: dois painéis “PROMPT → OUTPUT” conectados por nós/links.
Estilo: ilustração digital futurista; paleta neon (ciano/roxo); fundo escuro.
Composição: regra dos terços, foco central; elementos legíveis mesmo em miniatura.
Detalhes: microcircuitos e ícones sutis; brilho suave; alto contraste.
Restrições: evitar textos longos; nada de marcas registradas.
Entrega: PNG 16:9 em alta.

F) Agente passo-a-passo (processo explícito)

Objetivo: Diagnosticar por que meu CPC subiu 40% em 7 dias.
Contexto: Google Ads (app mobile); mercado Brasil; orçamento diário estável.
Entradas:
```Métricas: CPC +40%, CTR -15%, conversões -10%. Mudanças: criativo novo (03/08),
palavra-chave ampla ativada, ajuste de lance por dispositivo +20% em iOS.```
Processo:
1) Liste 3 hipóteses mais prováveis (com o porquê).
2) Para cada hipótese, peça 1 dado adicional que confirmaria/refutaria.
3) Gere um plano de ação em 5 passos priorizados (impacto x esforço).
Saída: tabela resumida + plano em bullets.
Restrições: não assuma métricas que não foram dadas.

5) Itens que não podem faltar

Objetivo claro Público/Contexto Dados/Entradas Formato de saída Critérios de aceitação Restrições Exemplos Processo Variações & tom Verificação

6) Erros comuns (e como evitar)

ErroCorreção
Objetivo genérico (“faça um artigo”) Especifique tamanho, estrutura, público e critérios.
Faltam dados → resposta inventa números Inclua regra: “se faltar info, diga ‘não sei’ e solicite os dados”.
Formato de saída indefinido Exija formatos concretos (JSON, HTML, tabela) e exemplos.
Pedir “pense passo a passo” longo Peça apenas raciocínio resumido ou lista de verificações.
Não pedir verificação Inclua checklist curto ou “aponte 2 riscos/limitações”.

7) Checklist de qualidade (30 segundos)

  • ✅ Objetivo começa com verbo e é específico
  • ✅ Público/Contexto definidos
  • ✅ Entradas/dados delimitados (```)
  • ✅ Saída e formato explícitos
  • ✅ Critérios e restrições descritos
  • ✅ (Opcional) 1–2 exemplos few-shot
  • ✅ Pedido de verificação final

8) Mini-templates (cole e use)

Artigo curto

Escreva um artigo de 500-600 palavras, PT-BR, para leigos.
Tema: <X>. Estrutura: título, subtítulo, 3 seções, conclusão (2 frases).
Critérios: clareza>jargão; exemplos práticos; evitar números inventados.
Verificação: liste 2 pontos de melhoria.

Resposta com fontes

Resuma <assunto> em 180-220 palavras.
Inclua 3-4 fontes confiáveis com links no final.
Se houver controvérsia, sinalize explicitamente.

Extração JSON

Extraia para JSON com schema {"nome":string,"pais":string,"valor":number|null}.
Entrada:
```<cole o texto>```
Se o número não existir, use null. Saída: apenas JSON válido.

9) Conclusão

Engenharia de prompt é iterativa: defina objetivo, forneça dados, imponha formato e critérios, peça verificação e melhore com exemplos. Trate o prompt como um contrato de entrega. Quanto mais claro seu briefing, mais previsível será a qualidade do resultado.

segunda-feira, 11 de agosto de 2025

Um pouco de caos no plano: sistemas de três corpos

 

Sistemas com 3 ou mais corpos ligados gravitacionalmente não possuem solução analítica. As leis de Newton são válidas, mas, de forma geral, encontrar uma solução fechada para os movimentos é impossível.  Na verdade, se os três corpos apresentarem massas da mesma ordem de grandeza, a tendência é que o movimento seja caótico e imprevisível a longo prazo.  

Um sistema caótico é um sistema dinâmico que exibe comportamento altamente sensível às condições iniciais, onde pequenas mudanças podem levar a resultados drasticamente diferentes (efeito borboleta). Apesar de serem regidos por regras determinísticas, esses sistemas parecem aleatórios e são imprevisíveis a longo prazo. Exemplos incluem o clima, turbulência de fluidos e certos sistemas biológicos ou econômicos. Características principais incluem não linearidade, dependência sensível às condições iniciais e padrões complexos, como atratores estranhos. Um sistema de três (ou mais) corpos de massas semelhantes interagindo gravitacionalmente é um exemplo clássico de sistema caótico. No problema dos três corpos, as interações gravitacionais mútuas criam um sistema dinâmico não linear, onde pequenas variações nas condições iniciais (como posições ou velocidades) podem levar a trajetórias completamente diferentes ao longo do tempo. Exceto em casos muito específicos (como configurações altamente simétricas), as órbitas não seguem padrões periódicos simples e exibem comportamento caótico, com sensibilidade às condições iniciais e imprevisibilidade a longo prazo. Isso contrasta com o problema de dois corpos, que é geralmente previsível e possui soluções analíticas estáveis. 

Nesta postagem apresentamos um código Scilab que simula um sistema de três corpos com massas da mesma ordem de grandeza. Mudamos as condições iniciais (posições, massas ou velocidades) e observamos resultados completamente distintos. Em alguns casos, um dos corpos pode ser expulso do sistema. 

Código Scilab (feito com auxílio do ChatGPT -5): 

Prompt:  

Vamos simular o problema dos três corpos no plano? Gere um código Scilab que simule o problema dos três corpos no plano, isto é, os três corpos estão se movendo um espaço 2D. Use as equações básicas de gravitação de Newton. Os parâmetros de simulação (massa dos três corpos, posição inicial, velocidades iniciais) devem ficar fáceis de serem editados. A saída será na forma de um gráfico.

...

// =================================================
// Problema dos Três Corpos no plano (2D) - Gravitação de Newton
// Integração RK4 (passo fixo). Saída: gráfico das trajetórias.
// Editar parâmetros NA SEÇÃO "PARÂMETROS DE SIMULAÇÃO".
// =================================================

// ---------- PARÂMETROS DE SIMULAÇÃO (edite aqui) ------------
G      = 1.0;          // Constante gravitacional (use 1 para unidades normalizadas)
m      = [2; 4; 20];    // Massas [m1; m2; m3]
soft   = 0.001;         // "softening" para evitar singularidades (>= 0)
dt     = 0.002;        // Passo de tempo
Tend   = 80;           // Tempo final da simulação
saveEvery = 5;         // Salvar a cada N passos (para acelerar plots/memória)

// Condições iniciais (posições e velocidades em 2D)
// r = [x1 y1; x2 y2; x3 y3]
r0 = [ 2.0  0.0;
       3.0  1.5;
       0.0  0.0];

// v = [vx1 vy1; vx2 vy2; vx3 vy3]
// Sugestão inicial: dar velocidades opostas às duas massas externas
v0 = [ 0.0  5.00;
       0.0  3.00;
       0.0  0.00];

// Opcional: forçar o centro de massa em repouso (zera momento total)
Pcm = m(1)*v0(1,:) + m(2)*v0(2,:) + m(3)*v0(3,:);
Mtot = sum(m);
v0 = [v0(1,:) - Pcm/Mtot;
      v0(2,:) - Pcm/Mtot;
      v0(3,:) - Pcm/Mtot];

// ------------- FUNÇÕES AUXILIARES ---------------------------
function a=aceleracoes(r, m, G, soft)
    // r: 3x2 (linhas = corpos, colunas = x,y)
    // a: 3x2
    a = zeros(3,2);
    for i = 1:3
        ai = [0, 0];
        for j = 1:3
            if j <> i then
                dx = r(j,1) - r(i,1);
                dy = r(j,2) - r(i,2);
                d2 = dx*dx + dy*dy + soft*soft; // softening
                inv3 = 1 / (d2*sqrt(d2));        // 1 / |r|^3
                ai = ai + G * m(j) * [dx, dy] * inv3;
            end
        end
        a(i,:) = ai;
    end
endfunction

function [rnext, vnext]=rk4_step(r, v, m, G, soft, dt)
    // k1
    a1 = aceleracoes(r, m, G, soft);
    k1r = v;
    k1v = a1;

    // k2
    r2 = r + 0.5*dt*k1r;
    v2 = v + 0.5*dt*k1v;
    a2 = aceleracoes(r2, m, G, soft);
    k2r = v2;
    k2v = a2;

    // k3
    r3 = r + 0.5*dt*k2r;
    v3 = v + 0.5*dt*k2v;
    a3 = aceleracoes(r3, m, G, soft);
    k3r = v3;
    k3v = a3;

    // k4
    r4 = r + dt*k3r;
    v4 = v + dt*k3v;
    a4 = aceleracoes(r4, m, G, soft);
    k4r = v4;
    k4v = a4;

    rnext = r + dt*(k1r + 2*k2r + 2*k3r + k4r)/6;
    vnext = v + dt*(k1v + 2*k2v + 2*k3v + k4v)/6;
endfunction

function [K, U, E]=energia_total(r, v, m, G)
    // Cinética
    K = 0;
    for i=1:3
        vi2 = v(i,1)^2 + v(i,2)^2;
        K = K + 0.5*m(i)*vi2;
    end
    // Potencial gravitacional
    U = 0;
    for i=1:3
        for j=i+1:3
            dx = r(j,1) - r(i,1);
            dy = r(j,2) - r(i,2);
            rij = sqrt(dx*dx + dy*dy);
            U = U - G*m(i)*m(j) / rij;
        end
    end
    E = K + U;
endfunction

clc; /// limpar o 'console'
close(winsid()); /// fecha todas as janelas

// ------------- MALHA DE TEMPO E ARRAYS ----------------------
Nsteps = round(Tend/dt);
Nsaved = floor(Nsteps/saveEvery) + 1;

R1 = zeros(Nsaved, 2); R2 = zeros(Nsaved, 2); R3 = zeros(Nsaved, 2);
times = zeros(Nsaved, 1);
Ehist = zeros(Nsaved, 1);

// Estados
r = r0;  v = v0;

k = 1;
R1(k,:) = r(1,:); R2(k,:) = r(2,:); R3(k,:) = r(3,:);
times(k) = 0;
//[~,~,Ehist(k)] 
r_et = energia_total(r, v, m, G);

// ---------------- INTEGRAÇÃO PRINCIPAL ----------------------
for n = 1:Nsteps
    [r, v] = rk4_step(r, v, m, G, soft, dt);

    if modulo(n, saveEvery) == 0 then
        k = k + 1;
        R1(k,:) = r(1,:); R2(k,:) = r(2,:); R3(k,:) = r(3,:);
        times(k) = n*dt;
        // [~,~,Ehist(k)] 
        r_et = energia_total(r, v, m, G);
    end
end

// ------------------- GRÁFICOS -------------------------------
scf(1); clf(); // Trajetórias
plot(R1(:,1), R1(:,2), "r-");
plot(R2(:,1), R2(:,2), "m-");
plot(R3(:,1), R3(:,2), "k-");
fim = max(size(R1));
// posições finais:
plot([R1(fim,1) R2(fim,1) R3(fim,1)],[R1(fim,2) R2(fim,2) R3(fim,2)],"o"); 
// posições iniciais:
plot([r0(1,1) r0(2,1) r0(3,1)], [r0(1,2) r0(2,2) r0(3,2)], "x"); 
xgrid();
// axis("equal");
xlabel("x"); ylabel("y");
legend(["Corpo 1"; "Corpo 2"; "Corpo 3"; "Posição final"; "Posição inicial"],-1);
title(msprintf("Três Corpos 2D (G=%.3f, dt=%.4f, soft=%.3f)", G, dt, soft));

Exemplos de resultados:






 

sábado, 9 de agosto de 2025

Memória: 80 anos dos ataques nucleares no Japão.


Em 9 de agosto de 1945, a cidade japonesa de Nagasaki foi alvo de uma bomba atômica lançada pelos Estados Unidos, três dias após o ataque nuclear a Hiroshima. A explosão matou dezenas de milhares de pessoas instantaneamente e deixou um rastro de destruição e sofrimento que se estendeu por décadas, com vítimas de queimaduras, doenças provocadas pela radiação e graves impactos ambientais. 

Esse evento histórico permanece como um marco sombrio sobre a humanidade, lembrando que o poder destrutivo das armas nucleares coloca em risco não apenas populações e cidades, mas a nossa própria sobrevivência. Em um mundo onde tais armas ainda existem e podem ser usadas, reforça-se a urgência de buscar o desarmamento nuclear e de promover soluções pacíficas para os conflitos, para que tragédias como a de Nagasaki e Hiroshima jamais se repitam. 

Infelizmente, o mundo continua cheio de conflitos armados, com alguns beirando novamente o uso de armas nucleares. Quando iremos crescer e aprender a resolver as divergências e interesses com empatia e inteligência? 

Para saber mais: aqui.  

#guerra #hiroshima #nagasaki #história

sexta-feira, 8 de agosto de 2025

Usando/testando o ChatGPT 5 para resolver uma EDO 'simples'


Prompt: Problema de matemática. Resolva a equação diferencial: (D^2 + 5D + 6)y(t) = (D + 1)x(t), com x(t) = u(t), y(0)=0, y'(0)=0, onde D é o operador derivada e u(t) a função degrau unitário.

Resposta do ChatGPT 5:

Problema

Resolver a EDO linear: \[ (D^2 + 5D + 6)\,y(t) = (D + 1)\,x(t), \quad x(t)=u(t), \quad y(0)=0,\; y'(0)=0, \] onde \(D=\frac{d}{dt}\) e \(u(t)\) é o degrau unitário.

1) Preparação

Como \(x(t)=u(t)\), então \[ (D+1)x(t)=\frac{d}{dt}u(t)+u(t)=\delta(t)+u(t). \] Com condições iniciais nulas, aplicamos a Transformada de Laplace.

2) Domínio de Laplace

Sejam \(Y(s)=\mathcal{L}\{y(t)\}\) e \(X(s)=\mathcal{L}\{x(t)\}\). Como \(X(s)=\frac{1}{s}\), temos: \[ (s^2+5s+6)\,Y(s)=(s+1)\,X(s)=(s+1)\cdot\frac{1}{s} \] \[ \Rightarrow\quad Y(s)=\frac{s+1}{s\,(s^2+5s+6)}=\frac{s+1}{s\,(s+2)(s+3)}. \]

3) Frações Parciais

Escrevendo \[ \frac{s+1}{s(s+2)(s+3)}=\frac{A}{s}+\frac{B}{s+2}+\frac{C}{s+3}, \] obtemos (por comparação de coeficientes) \(A=\tfrac{1}{6}\), \(B=\tfrac{1}{2}\), \(C=-\tfrac{2}{3}\). Logo, \[ Y(s)=\frac{1}{6}\frac{1}{s}+\frac{1}{2}\frac{1}{s+2}-\frac{2}{3}\frac{1}{s+3}. \]

4) Volta ao Tempo

Aplicando a transformada inversa: \[ y(t)=\left(\frac{1}{6}+\frac{1}{2}e^{-2t}-\frac{2}{3}e^{-3t}\right)u(t). \]

5) Verificações Rápidas

  • Condição inicial: \(y(0^+)=\tfrac{1}{6}+\tfrac{1}{2}-\tfrac{2}{3}=0\).
  • O termo \(\delta(t)\) no lado direito pode induzir salto em \(y'(t)\) em \(t=0\); as condições \(y(0)=0\), \(y'(0)=0\) entendem-se em \(0^-\), e o resultado é consistente.
Solução final: \[ \boxed{\,y(t)=\Big(\tfrac{1}{6}+\tfrac{1}{2}e^{-2t}-\tfrac{2}{3}e^{-3t}\Big)\,u(t)\, }. \]

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Comentário: a solução está correta. Em uma postagem anterior, o Perplexity AI não conseguiu encontrar a solução correta para este problema - ver aqui. 

Inteligência Artificial: das origens (1940–1950) aos modelos modernos (ChatGPT, DeepSeek e além)

Inteligência Artificial: das origens (1940–1950) aos modelos modernos (ChatGPT, DeepSeek e além)


Esta postagem percorre a linha do tempo da IA, do surgimento da computação moderna, primeiros neurônios artificiais e redes neurais iniciais a aplicações em medicina/engenharia e à ascensão dos large language models (LLMs) como ChatGPT e DeepSeek — com referências acadêmicas e sugestões de leitura ao final.

1940–1950: Computação moderna e as sementes da IA

Alan Turing formula a pergunta “As máquinas podem pensar?” e propõe o Jogo da Imitação (posteriormente, “Teste de Turing”) em 1950 — um marco conceitual sobre como avaliar comportamento inteligente em máquinas. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Em 1945, John von Neumann descreve a arquitetura de programa armazenado no First Draft of a Report on the EDVAC, base de praticamente todos os computadores digitais modernos e, portanto, do hardware que viabiliza a IA. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

No campo das redes neurais teóricas, Warren McCulloch e Walter Pitts publicam em 1943 o primeiro modelo matemático de neurônio artificial, mostrando como redes simples de unidades binárias podem computar funções lógicas. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Paralelamente, Norbert Wiener funda a cibernética (1948), o estudo de controle e comunicação em animais e máquinas — conceitos de feedback e informação que influenciam diretamente a automação e a IA. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Em psicologia/neurociência, Donald O. Hebb (1949) propõe a regra de aprendizagem “neurônios que disparam juntos, conectam-se juntos”, antecipando ideias de plasticidade sináptica que inspirariam algoritmos posteriores. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

1958–1965: Perceptron, ADALINE e primeiras implementações físicas

Frank Rosenblatt apresenta o perceptron (1958), um classificador linear com aprendizagem, e constrói o Mark I Perceptron com sensores fotoelétricos (hardware dedicado) para reconhecimento de padrões visuais. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Quase simultaneamente, Bernard Widrow e Marcian Hoff desenvolvem o ADALINE (1960) e a regra LMS/Delta, aplicando redes em engenharia (p. ex., telecomunicações) e filtragem adaptativa — um dos primeiros usos industriais de “IA conexionista”. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

1960–1970: Primeiras aplicações em medicina e engenharia

Na medicina, o artigo clássico de Ledley & Lusted (1959) inaugura a “decisão médica” baseada em métodos formais e computacionais; nos anos 1970 surge o MYCIN, sistema especialista para infecções bacterianas, provando que regras e inferência simbólica podiam alcançar desempenho comparável ao de especialistas. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

No reconhecimento de padrões e visão, Woodrow Bledsoe e colegas conduzem, entre 1964–66, alguns dos primeiros estudos de reconhecimento facial automatizado, digitalizando pontos-chave em fotografias. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

1969–1990: “Invernos” da IA, retropropagação e o retorno das redes

Críticas às limitações do perceptron em problemas não linearmente separáveis provocaram ceticismo e cortes de financiamento (“inverno da IA”). O renascimento ocorre quando Rumelhart, Hinton & Williams (1986) popularizam a retropropagação do erro, tornando viável treinar redes com camadas ocultas. :contentReference[oaicite:9]{index=9}

No fim dos anos 1980, LeCun e colaboradores demonstram CNNs para leitura de dígitos de CEP (USPS), uma aplicação prática que antecipa o boom da visão computacional décadas depois. :contentReference[oaicite:10]{index=10}

2012–2020: Deep Learning, ImageNet e a era dos Transformers

Em 2012, a AlexNet vence o ImageNet com margem histórica, acendendo a era do deep learning moderno impulsionado por GPUs. :contentReference[oaicite:11]{index=11}

Em 2017, o artigo “Attention Is All You Need” introduz o Transformer, arquitetura que elimina recorrência e convolução em tarefas de sequência, base dos LLMs atuais. :contentReference[oaicite:12]{index=12}

Modelos como BERT (2018) e GPT-3 (2020) mostram capacidades avançadas de compreensão e few-shot learning, inaugurando interfaces universais de linguagem natural. :contentReference[oaicite:13]{index=13}

2023–2025: Modelos de fundação generativos (ChatGPT, DeepSeek e outros)

ChatGPT populariza o uso de LLMs em massa e, em 2025, a OpenAI lança o GPT-5 (com variantes e foco em velocidade, segurança e abertura estratégica), reposicionando a corrida tecnológica e a discussão sobre modelos “open-weight”. :contentReference[oaicite:14]{index=14}

DeepSeek, startup chinesa, ganha tração global ao lançar a série R1/V3 de modelos de raciocínio com custo agressivo e versões de código aberto, influenciando infraestrutura e políticas públicas; atualizações recentes do R1 intensificam a competição com players dos EUA. :contentReference[oaicite:15]{index=15}

Observação: a rápida evolução dos modelos (com releases mensais/trimestrais) tornou comum a adoção de versões “open weights” para implantação local, ao lado de modelos proprietários premium — um equilíbrio moldado, em parte, pela ascensão de challengers como o DeepSeek. :contentReference[oaicite:16]{index=16}

Prêmios Nobel de 2024 relacionados

Em 2024, o Nobel de Física reconhece Geoffrey Hinton e John J. Hopfield “por descobertas e invenções fundamentais que possibilitaram o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais” — um raro encontro entre IA e Física no mais alto pódio científico. :contentReference[oaicite:17]{index=17}

O Nobel de Fisiologia ou Medicina vai para Victor Ambros e Gary Ruvkun pelas descobertas sobre microRNA e regulação gênica pós-transcricional (campo distinto, mas exemplar do impacto de métodos computacionais/estatísticos em biologia moderna). :contentReference[oaicite:18]{index=18}

Linha do tempo (seleção)

1940–1959

  • 1943 — McCulloch & Pitts: primeiro neurônio artificial. :contentReference[oaicite:19]{index=19}
  • 1945 — Von Neumann: arquitetura de programa armazenado. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
  • 1948 — Wiener: Cybernetics. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
  • 1949 — Hebb: regra de aprendizagem (“Hebbian”). :contentReference[oaicite:22]{index=22}
  • 1950 — Turing: “Computing Machinery and Intelligence”. :contentReference[oaicite:23]{index=23}
  • 1958 — Rosenblatt: perceptron. :contentReference[oaicite:24]{index=24}
  • 1959 — Ledley & Lusted: decisão médica. :contentReference[oaicite:25]{index=25}

1960–1999

  • 1960 — Widrow & Hoff: ADALINE/LMS. :contentReference[oaicite:26]{index=26}
  • 1964–66 — Bledsoe: primeiros estudos de face. :contentReference[oaicite:27]{index=27}
  • 1970s — MYCIN em diagnóstico médico. :contentReference[oaicite:28]{index=28}
  • 1986 — Retropropagação (Rumelhart, Hinton & Williams). :contentReference[oaicite:29]{index=29}
  • 1989 — CNNs para dígitos (LeCun et al.). :contentReference[oaicite:30]{index=30}

2000–2025

  • 2012 — AlexNet e o boom do deep learning. :contentReference[oaicite:31]{index=31}
  • 2017 — Transformer. :contentReference[oaicite:32]{index=32}
  • 2018 — BERT. :contentReference[oaicite:33]{index=33}
  • 2020 — GPT-3 e few-shot. :contentReference[oaicite:34]{index=34}
  • 2024 — Nobel (Física) para Hinton & Hopfield. :contentReference[oaicite:35]{index=35}
  • 2024–25 — Ascensão de LLMs abertos e DeepSeek. :contentReference[oaicite:36]{index=36}

Referências (seleção)

  • McCulloch, W. & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. PDF. :contentReference[oaicite:37]{index=37}
  • Rosenblatt, F. (1958). The Perceptron. Psychological Review. PDF. :contentReference[oaicite:38]{index=38}
  • Widrow, B.; Hoff, M. (1960). ADALINE/LMS. Stanford ISLResumo. :contentReference[oaicite:39]{index=39}
  • Ledley, R.; Lusted, L. (1959). Reasoning Foundations of Medical Diagnosis. PDF. :contentReference[oaicite:40]{index=40}
  • MYCIN (1970s). Britannica. :contentReference[oaicite:41]{index=41}
  • Bledsoe, W. (1964–66). Primeiros estudos de reconhecimento facial. WIRED. :contentReference[oaicite:42]{index=42}
  • Rumelhart, D.; Hinton, G.; Williams, R. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature. PDF. :contentReference[oaicite:43]{index=43}
  • LeCun, Y. et al. (1989). Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition. Neural Computation. :contentReference[oaicite:44]{index=44}
  • Krizhevsky, A.; Sutskever, I.; Hinton, G. (2012). ImageNet Classification with Deep CNNs. PDF. :contentReference[oaicite:45]{index=45}
  • Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv. :contentReference[oaicite:46]{index=46}
  • Devlin, J. et al. (2018). BERT. arXiv. :contentReference[oaicite:47]{index=47}
  • Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3). arXiv. :contentReference[oaicite:48]{index=48}
  • Nobel de Física 2024: Geoffrey Hinton & John J. Hopfield. NobelPrize.org. :contentReference[oaicite:49]{index=49}
  • Nobel de Medicina 2024: Victor Ambros & Gary Ruvkun (microRNA). NobelPrize.org. :contentReference[oaicite:50]{index=50}
  • OpenAI e o cenário 2025 (modelos abertos / GPT-5). Axios. :contentReference[oaicite:51]{index=51}
  • DeepSeek R1/V3 — atualizações e impacto competitivo. Reuters/U.S. NewsTekedia. :contentReference[oaicite:52]{index=52}

Sugestões de leitura (livros & artigos) — com links

  • Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. PDF. :contentReference[oaicite:53]{index=53}
  • Von Neumann, J. (1945). First Draft of a Report on the EDVAC. PDF. :contentReference[oaicite:54]{index=54}
  • Wiener, N. (1948). Cybernetics. MIT Press. :contentReference[oaicite:55]{index=55}
  • Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior. Comentário histórico. :contentReference[oaicite:56]{index=56}
  • McCulloch & Pitts (1943). A logical calculus... PDF. :contentReference[oaicite:57]{index=57}
  • Rosenblatt (1958). The Perceptron. PDF. :contentReference[oaicite:58]{index=58}
  • Widrow & Hoff (1960). Adaptive Linear Neuron. PDF. :contentReference[oaicite:59]{index=59}
  • Ledley & Lusted (1959). Reasoning Foundations of Medical Diagnosis. PDF. :contentReference[oaicite:60]{index=60}
  • Shortliffe, E. H.; Buchanan, B. G. (1984). The MYCIN Experiments. PDF (foreword). :contentReference[oaicite:61]{index=61}
  • Rumelhart, Hinton & Williams (1986). Backpropagation. Nature. :contentReference[oaicite:62]{index=62}
  • LeCun et al. (1989). CNN para dígitos de CEP. Neural Computation. :contentReference[oaicite:63]{index=63}
  • Krizhevsky, Sutskever & Hinton (2012). AlexNet. NeurIPS. :contentReference[oaicite:64]{index=64}
  • Vaswani et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv. :contentReference[oaicite:65]{index=65}
  • Devlin et al. (2018). BERT. arXiv. :contentReference[oaicite:66]{index=66}
  • Brown et al. (2020). GPT-3. arXiv. :contentReference[oaicite:67]{index=67}
  • NobelPrize.org (2024). Física & Medicina — comunicados oficiais. Física 2024Medicina 2024. :contentReference[oaicite:68]{index=68}
  • DeepSeek — página de modelos/atualizações. Reuters/U.S. NewsTekedia. :contentReference[oaicite:69]{index=69}

Para gerar essa postagem usamos o seguinte prompt no GPT-5:

Vamos falar sobre inteligência artificial? Eu quero fazer uma publicação detalhada no meu blogue sobre IA. Vamos começar pelo histórico dos anos 1940/1950, o surgimento da computação moderna, o primeiro neurônio artificial, os pioneiros da IA, o perceptron, as primeiras redes neurais artificiais aplicadas em problemas de medicina e engenharia (detecção de padrões, identificação de face, etc), até chegar aos modelos modelos de IA como o ChatGPT, DeepSeek e outros. Pode gerar uma resposta bem detalhada. Pode incluir referências acadêmicas e até citar os prêmios nobel de 2024. No final, gere uma lista de sugestões de leituras - livros e artigos científicos - inclusa links para essas sugestões de leitura. Se precisar, use pensamento profundo para gerar essa resposta. Gere a sua resposta no formato de código HTML, pois vou publicar em meu blogue.