Minicursos 2021

Minicurso “Biomatemática: como a Matemática ‘vê’ e estuda a vida”

Professor: João Frederico da Costa Azevedo Meyer (UNICAMP)

Resumo: Neste minicurso, pretendo fazer uma introdução abordando alguns aspectos básicos de modelagem matemática e, em seguida, trabalhar com exemplos de Equações de Diferenças Lineares de 1ª, de 2ª e 3ª ordens, passando em seguida a Sistemas Lineares de Equações de Diferenças, antes de trabalhar, sempre através de exemplos, Equações de Diferenças não-lineares e Sistemas dessas Equações. Em seguida é feita uma transição rápida (Usando o Quociente de Newton) para Equações Diferenciais Ordinárias e, ao final, são apresentados exemplos que dependem de variações espaciais junto com a variação temporal e, portanto, Equações a Derivadas Parciais.

Datas: Quarta 26 e quinta 27 de maio, das 9h às 10:30h.

Link Aula 1: https://www.youtube.com/watch?v=srdMeR1mgow

Link Aula 2: https://www.youtube.com/watch?v=TvXWIgqmM44

Minicurso: “Álgebra Linear Gráfica”

Monitor: Lucas Rufino

Nível: Graduação e Mestrado.

Professor: João Paixão (Dept de Ciência da Computação, UFRJ)

Pré-requisitos: Noções básicas de álgebra linear.

Resumo: Neste minicurso pretendemos dar uma introdução à álgebra linear gráfica (https://graphicallinearalgebra.net/). A Álgebra Linear Gráfica (ALG) é uma abordagem nova para definir e manipular conceitos de álgebra linear. A ALG usa uma sintaxe diagramática que se originou na teoria das categorias, combinada com o raciocínio diagramático. Os diagramas possuem o rigor formal da álgebra simbólica e ao mesmo tempo adicionam aspectos intuitivos e pedagógicos, abrindo novas maneiras de modelar e raciocinar sobre aplicações de álgebra linear. O público-alvo são alunos e professores interessados em álgebra linear e ensino da matemática.

Data: Quarta 26 e quinta 27 de maio, de 11h às 12:30h

Link Aula 1: https://www.youtube.com/watch?v=OenXkv_7IYI

AULA 2 reprogramada para às 17h do dia 27 de maio, no link de abaixo.

Link Aula 2: https://www.youtube.com/watch?v=iA8Xszi8vSE