Nesta nova edição do SIMMA, contaremos com os seguintes palestrantes confirmados
Cristian Ortiz (IME – USP)
Título: A física das geodésicas
Resumo: Geodésicas são curvas que localmente minimizam distância. Nesta palestra mostraremos como descrever geodésicas em certos grupos de matrizes e como tal descrição corresponde a equações de sistemas físicos interessantes, incluindo o corpo rígido e a equação de Euler de um fluido ideal.
Dia: 20 de setembro 14h
Henrique Bursztyn (IMPA)
Título: A geometria dos colchetes de Poisson
Resumo: Os chamados “colchetes de Poisson” são objetos que aparecem na formulação geométrica da mecânica clássica do século XIX. Nas últimas décadas, o estudo sistemático de tais colchetes deu lugar à “geometria de Poisson”, uma área da geometria com muita atividade atual. Nessa palestra, trataremos dos colchetes de Poisson, motivando suas origens, aplicações e destacando avanços recentes.
Dia: 20 de setembro às 15:10 h
Diego Nunes Brandão (CEFET-RJ)
Título: Simulação e Visualização de Ondas Acústicas
Resumo: Esta palestra apresenta uma introdução sobre a simulação numérica da propagação de ondas acústicas utilizando o Método das Diferenças Finitas. O problema é abordado no contexto de uma aplicação em geofísica.
Dia: 20 de setembro às 16:50 h
Nara Bobko (UFTPR)
Título: Epidemiologia & Matemática
Resumo: Nesta palestra irei apresentar uma breve introdução sobre como podemos utilizar ferramentas matemáticas para estudar fenômenos epidemiológicos. A ideia é apresentar desde as ferramentas matemáticas mais elementares, como funções, bem como dar uma ideia de ferramentas matemáticas mais elaboradas, como equações diferenciais. Mais especificamente, apresentarei um pouco da ideia dos modelos compartimentais usados para estudar diversas epidemias, entre elas a COVID-19. O objetivo desta palestra não é aprofundar o assunto em si, mas dar uma ideia de como podemos usar matemática para estudar fenômenos biológicos.
Dia: 21 de setembro às 14h
Francisco Ganacim (TECGRAF – PUC Rio)
Título: Deep Learning e o problema da detecção de objetos em imagens
Resumo: Desde a década de 2010 a área de aprendizado de máquina vem sofrendo uma revolução devido às técnicas de aprendizado profundo (Deep Learning). Estas técnicas, aliadas à grande quantidade de dados disponível hoje, permitem a construção e treinamento de modelos matemáticos extremamente complexos. Estes modelos, por sua vez, permitem a construção de tecnologias inovadoras.
Nesta palestra introduziremos os conceitos básicos da área de Deep Learning como: Redes Neurais, os algoritmos de Backpropagation e Stochastic Gradient Descent (SGD), Redes Neurais Convolucionais (CNN). Além disso, veremos como estes conceitos são utilizados para resolver um problema clássico da área de Visão Computacional que é encontrar objetos em imagens.
Dia: 21 de setembro às 15:10 h
Yunelsy Nápoles Alvarez (IME – USP)
Título: Principio do Máximo Geométrico para hipersuperfícies de curvatura média constante
Resumo:
Dia: 21 de setembro às 16:50 h
Karina Marin (UFMG)
Título: Continuidade dos expoentes de Lyapunov
Resumo: Nesta palestra definiremos os expoentes de Lyapunov para cociclos com valores em SL(2,R) e apresentaremos resultados sobre a continuidade destes expoentes. Veremos também que existem alguns exemplos de descontinuidade. Esta palestra é baseada em um trabalho em conjunto com Catalina Freijo.
Dia: 22 de setembro às 14 h
Thaís Jordão (ICMC – USP)
Título: Uma análise (funcional) sobre a esfera
Resumo: Serão apresentados alguns problemas recentes envolvendo a interessante teoria de funções esféricas e dos Espaços de Hilbert de Reprodução (EHR) no caso unidimencional. Exploraremos as noções de expansões em séries de Fourier, de derivada (de Laplace-beltrami) de funções esféricas e abordaremos as noções de núleos positivos definidos e Espaços de Hilbert de Reprodução associados.
Dia: 22 de setembro às 15:10 h.
Grigori Chapiro (UFJF)
Título: Modelagem matemática e computacional da dinâmica populacional de Ae. Aegypti.
Resumo: O mosquito Aedes aegypti é o principal vetor transmissor de várias doenças como dengue, zika, chikungunya e febre amarela. Seu controle requer um melhor entendimento da dinâmica populacional espacial do mosquito, incluindo seu ciclo de vida.
A maioria dos modelos descrevem a dinâmica da população total dos mosquitos. Esta abordagem não permite tratar aspectos espaciais do Aedes aegypti importantes do ponto de vista da saúde pública. Nesta palestra vou mostrar como modelar a dinâmica populacional espacial deste mosquito usando equações diferenciais parciais.
Os modelos desenvolvidos foram aplicados em dois estudos comparando os casos homogêneo (os valores dos parâmetros não dependem da topografia) e heterogêneo (alguns valores dos parâmetros mudam com a topografia, i.e., diferenciam ruas, casas, parques, etc.). O primeiro estudo focou na utilização de inseticidas. A partir do modelo foram obtidas fórmulas relacionando o coeficiente de capacidade de suporte da fase aquática às quantidades mensuráveis experimentalmente, como o número máximo de mosquitos fêmeas, ovos e larvas. Simulações computacionais apontam que a frequência semanal de aplicação de inseticida resulta no maior controle do vetor. Além disso, resultados do cenário heterogêneo, mostram que a população de mosquitos permanece dentro dos blocos de casas, limitando a aplicabilidade de inseticidas.
O segundo estudo focou na utilização de mosquitos geneticamente modificados. A partir do modelo é possível determinar analiticamente os valores críticos da periodicidade de liberação e da quantidade de mosquitos geneticamente modificados para o controle populacional. As estimativas analíticas foram validadas através de simulações computacionais e a frequência de aplicação ótima obtida é próxima da reportada na literatura.
Dia: 22 de setembro às 16:50 h