3ano/.gitignore

@@ -1 +0,0 @@
-peci/

3ano/1semestre/mpei/aula01/ex1.m

@@ -1,21 +0,0 @@
-% Matriz 3x10000 em que cada coluna representa uma experiência com os 3
-% resultados (cada valor está entre 0..1)
-experiencias = rand(3,10000);
-% Matriz 3x10000 com valores 1 ou 0 dependente se for maior que 0.5
-lancamentos = experiencias > 0.5;
-% Vetor 1x10000 com a soma de cada linha (número de resultados obtidos)
-resultados = sum(lancamentos,1);
-% Vetor 1x10000 com 1 se o resultado for 2 (o pretendido)
-sucessos = resultados == 2;
-% Determina a % de valores 1
-P = sum(sucessos) / 10000
-
-%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
-
-N = 1e5; % Número de experiências
-p = 0.5; % prob de cara
-k = 2; % número de caras
-n = 3; % número de lançamentos
-lancamentos = rand(n,N) > p;
-sucessos = sum(lancamentos) == k;
-P = sum(sucessos) / N

3ano/1semestre/mpei/aula01/ex2.m

@@ -1,7 +0,0 @@
-N = 1e5; % Número de experiências
-p = 0.5; % prob de cara
-k = 6; % número de caras
-n = 15; % número de lançamentos
-lancamentos = rand(n,N) > p;
-sucessos = sum(lancamentos) == k;
-P = sum(sucessos) / N

3ano/1semestre/mpei/aula01/ex3.m

@@ -1,7 +0,0 @@
-N = 1e5; % Número de experiências
-p = 0.5; % prob de cara
-k = 6; % número de caras
-n = 15; % número de lançamentos
-lancamentos = rand(n,N) > p;
-sucessos = sum(lancamentos) >= k;
-P = sum(sucessos) / N

3ano/1semestre/mpei/aula01/ex4.m

@@ -1,22 +0,0 @@
-function P = ProbCara(nLan, nCara, nExp)
-    lancamentos = rand(nLan, nExp) > 0.5;
-    sucessos = sum(lancamentos) == nCara;
-    P = sum(sucessos) / nExp;
-end
-
-function Calc(n, color)
-    span = 1:n;
-    graph = zeros(n, 1);
-
-    for i = 1 : length(span)
-        graph(i) = ProbCara(n, i, 1e5);
-    end
-    
-    stem(span, graph, color)
-end
-
-hold on
-Calc(20, 'red')
-Calc(40, 'blue')
-Calc(100, 'green')
-hold off

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/CalculateProbEqual.m

@@ -1,5 +0,0 @@
-function P = CalculateProbEqual(partial, total, experiences)
-    results = rand(total, experiences) > 0.5;
-    successes = sum(results) == partial;
-    P = sum(successes) / experiences;
-end

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/CalculateProbMaxEq.m

@@ -1,5 +0,0 @@
-function P = CalculateProbMaxEq(partial, total, experiences)
-    results = rand(total, experiences) > 0.5;
-    successes = sum(results) <= partial;
-    P = sum(successes) / experiences;
-end

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/CalculateProbMinEq.m

@@ -1,5 +0,0 @@
-function P = CalculateProbMinEq(partial, total, experiences)
-    results = rand(total, experiences) > 0.5;
-    successes = sum(results) >= partial;
-    P = sum(successes) / experiences;
-end

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/CalculateProbMinMaxEq.m

@@ -1,6 +0,0 @@
-function P = CalculateProbMinMaxEq(min, max, total, experiences)
-    results = rand(total, experiences) > 0.5;
-    successes = sum(results) >= min;
-    successes = successes <= max;
-    P = sum(successes) / experiences;
-end

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex1.m

@@ -1,9 +0,0 @@
-a = CalculateProbMinEq(1,2,1e5);
-d = CalculateProbMinEq(2,2,1e5);
-e = CalculateProbEqual(1,4,1e5);
-f = CalculateProbMinMaxEq(1,2,4,1e5);
-
-fprintf("a) %.3f\n", a)
-fprintf("d) %.3f\n", d)
-fprintf("e) %.3f\n", e)
-fprintf("f) %.3f\n", f)

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex2a.m

@@ -1,12 +0,0 @@
-N = 1e5;           % Numero de experiencias
-
-dardos = randi(100,20,N);   % Gerar uma matriz 20xN com cada elemento pertencente [1,100]
-res = zeros(1, N);          % Criar uma matriz linha de 0
-
-for i = 1:N      
-    % unique -> retorna 1 se o campo de dardos selecionado apenas for '1'
-    res(i) = length(unique(dardos(:,i))) == 20; % Verificar para coluna
-end
-
-probSimul = sum(res) / N;   % Calcular a probabilidade
-fprintf("Prob. Simulação: %.4f\n", probSimul);

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex2b.m

@@ -1,12 +0,0 @@
-N = 1e5;           % Numero de experiencias
-
-dardos = randi(100,20,N);   % Gerar uma matriz 20xN com cada elemento pertencente [1,100]
-res = zeros(1, N);          % Criar uma matriz linha de 0
-
-for i = 1:N      
-    % unique -> retorna 1 se o campo de dardos selecionado apenas for '1'
-    res(i) = not(length(unique(dardos(:,i))) == 20); % Verificar para coluna
-end
-
-probSimul = sum(res) / N;   % Calcular a probabilidade
-fprintf("Prob. Simulação: %.4f\n", probSimul);

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex2c.m

@@ -1,45 +0,0 @@
-N = 1e5;           % Numero de experiencias
-dArr = 10:10:100;
-
-
-prob_array = zeros(length(dArr), 1);
-for d = 1:length(dArr)
-    dardos = randi(1000,dArr(d),N);
-    res = zeros(1,N);
-
-    for i = 1:N
-        res(i) = not(length(unique(dardos(:,i))) == dArr(d));
-    end
-
-    prob = sum(res) / N;
-
-    prob_array(d) = prob;
-end
-
-subplot(2,1,1);
-plot(dArr, prob_array, "-o");
-title('m = 1000');
-xlabel('Numero de dardos');
-ylabel("Probabilidade");
-grid on
-
-prob_array = zeros(length(dArr), 1);
-for d = 1:length(dArr)
-    dardos = randi(100000,dArr(d),N);
-    res = zeros(1,N);
-
-    for i = 1:N
-        res(i) = not(length(unique(dardos(:,i))) == dArr(d));
-    end
-
-    prob = sum(res) / N;
-
-    prob_array(d) = prob;
-end
-
-subplot(2,1,2);
-plot(dArr, prob_array, "-o");
-title('m = 100000');
-xlabel('Numero de dardos');
-ylabel("Probabilidade");
-grid on

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex2d.m

@@ -1,24 +0,0 @@
-N = 1e5;           % Numero de experiencias
-m = [200, 500, 1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 50000, 100000];
-
-prob_array = zeros(1, length(m));
-for i = 1:length(m)
-    m_value = m(i);
-    dardos = randi(m_value,100,N);
-    res = zeros(1,N);
-
-    for j = 1:N
-        res(j) = not(length(unique(dardos(:,j))) == 100);
-    end
-
-    prob = sum(res) / N;
-
-    prob_array(i) = prob;
-end
-
-figure;
-plot(m, prob_array, "-o");
-title('Muitos graficos');
-xlabel('Numero de alvos');
-ylabel("Probabilidade");
-grid on

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex3ab.m

@@ -1,26 +0,0 @@
-N = 500;
-T = 1000;
-n_keys = 10;
-prob_array = zeros(1,n_keys);
-
-for n = 1:n_keys
-    prob = 0;
-    for i = 1:N
-        hash_exp = randi([0,T-1],n,T);
-        colisions = 0;
-        for j = 1:T
-            if n > length(unique(hash_exp(:,j)))
-                colisions = colisions + 1;
-            end
-        end
-        prob = prob + colisions / T;
-    end
-    prob_array(n) = prob / N;
-end
-
-fprintf("a) = %.4f\n", prob_array(10));
-
-plot(1:n_keys, prob_array, "-o")
-title("Ex3 b)");
-xlabel("Numero de keys");
-ylabel("Prob. de colisao");

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex3c.m

@@ -1,25 +0,0 @@
-N = 50;
-T = 100:100:1000;
-n_keys = 50;
-prob_array = zeros(1,length(T));
-
-for i = 1:length(T)
-    t = T(i);
-    prob = 0;
-    for n = 1:N
-        hash_exp = randi([1,t-1],n_keys,t);
-        colisions = 0;
-        for j = 1:t
-            if n_keys > length(unique(hash_exp(:,j)))
-                colisions = colisions + 1;
-            end
-        end
-        prob = prob + colisions / t;
-    end
-    prob_array(i) = prob / N;
-end
-
-plot(T, prob_array, "-o")
-title("Ex3 c)");
-xlabel("Tamanho do array");
-ylabel("Prob. de colisao");

3ano/1semestre/mpei/aula02/part1/ex4.m

@@ -1,17 +0,0 @@
-function n = Calc(p)
-    N = 1e5;
-    for pessoas = 2 : 366
-        a = randi(365, pessoas, N);
-        for i = 1:N
-            res(i) = length(unique(a(:, i))) < pessoas;
-        end
-        prob = sum(res)/N;
-        if (prob > p)
-            n = pessoas;
-            break
-        end
-    end
-end
-
-fprintf("a) = %.4f\n", Calc(0.5))
-fprintf("b) = %.4f\n", Calc(0.9))

3ano/1semestre/mpei/aula02/part2/ex1.m

@@ -1,46 +0,0 @@
-N = 1e5;
-p_paridade = 0.5;
-lancamentos = 2;
-num_faces = 6;
-p_serX = 1/6;
-
-rolls = randi(num_faces, lancamentos, N);
-
-soma9 = 0;
-soma = sum(rolls);
-for i = 1 : N
-    if soma(i) == 9
-        soma9 = soma9 + 1;
-    end
-end
-p_a = soma9/N;
-
-soma_par = 0;
-roll2 = rolls(2 : N+1);
-for i = 1 : N
-    if mod(roll2(i), 2) == 0
-        soma_par = soma_par + 1;
-    end
-end
-p_b = soma_par/N;
-
-ser5 = 0;
-for i = 1 : N
-    if rolls(1, i) == 5 || rolls(2, i) == 5
-        ser5 = ser5 + 1;
-    end
-end
-p_c = ser5/N;
-
-diff1 = 0;
-for i = 1 : N
-    if rolls(1, i) ~= 1 && rolls(2, i) ~= 1
-        diff1 = diff1 + 1;
-    end
-end
-p_d = diff1/N;
-
-fprintf("P(A) = %.4f\n", p_a)
-fprintf("P(B) = %.4f\n", p_b)
-fprintf("P(C) = %.4f\n", p_c)
-fprintf("P(D) = %.4f\n", p_d)

3ano/1semestre/sio/.gitignore

@@ -1 +0,0 @@
-personal_cybersecurity_map-pt.xlsx