DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA – CFM / UFSC
  • Colóquio do Departamento de Matemática – 09/10/2020 14h:00m

    Publicado em 08/10/2020 às 14:45

    Amenabilidade de grupos e suas ações sobre C*-álgebras

    Prof. Dr. Alcides Buss (UFSC)

    Resumo: Nesta palestra daremos uma introdução aos conceitos básicos de amenabilidade de grupos e faremos em seguida uma exposição dos desenvolvimentos mais recentes na teoria de amenabilidade para ações de grupos sobre C*-álgebras, com base em trabalhos conjuntos com Siegfried Echterhoff, Rufus Willett, Fernando Abadie e Damián Ferraro. Nossos principais resultados provam que essencialmente todas as noções conhecidas de amenabilidade são equivalentes. Também estendemos o teorema de Matsumura para ações de grupos localmente compactos exatos em C*-álgebras comutativas e damos um contra-exemplo para o problema da continência fraca para ações sobre C*-álgebras não comutativas.

    Local: Web-Seminário (YouTube)
    Data: 6a-Feira, 09/10/2020 14h:00m às 15h:00m


  • Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) – 08/10/2020 às 16h:00m

    Publicado em 08/10/2020 às 14:39

    Aplicação de Machine Learning e Ferramentas Estatísticas para Modelagem e Análise de Falhas em Aerogeradores

    Palestrante: Vitor Pohlenz – AQTech

    Resumo: Atualmente a energia eólica demonstra significativa expressividade na matriz elétrica brasileira. Esse tipo de geração de energia exige, todavia, uma grande quantidade de máquinas em operação, uma vez que cada unidade de geração eólica (aerogerador) possui uma capacidade relativamente baixa de geração em comparação, por exemplo, com unidades de geração hidrelétricas. Dessa forma, o grande número de equipamentos gera um desafio para equipes de operação e manutenção dos parques eólicos. Nesse contexto, o presente trabalho tem como foco central a utilização de uma metodologia baseada em ferramentas matemáticas e estatísticas, além de modelos de Machine Learning como o Gradient Tree Boosting, para modelar o comportamento de componentes dos aerogeradores, bem como estabelecer limites de normalidade para as curvas características (Curvas S) de cada aerogerador. Assim, busca-se desenvolver uma ferramenta de auxílio na identificação de problemas ou comportamentos anormais, ajudando dessa forma as equipes de operação e manutenção no aumento da vida útil e minimização de custos de reparos dos aerogeradores.

    Data: 08/10/2020 às 16h.

    Local: Link da webconferência será divulgado aqui


  • Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) – 23/09/2020 às 16h:00m

    Publicado em 17/09/2020 às 14:12

    Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM)

    Título: Aplicação de Aprendizado de Máquina na classificação de microplásticos no oceano

    Palestrantes:Henrique de Medeiros Back (Doutorando PGMAT/UFSC) e Edson Cilos Vargas Júnior (MTM/UFSC)

    Resumo: Devido à inúmeras vantagens na utilização de polímeros, esses materiais são amplamente utilizados, desde componentes industriais a objetos de consumo diário, principalmente os descartáveis. Em consequência disso, muitos resíduos são produzidos e não são adequadamente geridos. Assim, o lixo plástico acumula na natureza, degrada-se em microplásticos e afeta negativamente os ecossistemas. Nesse contexto, o estudo e caracterização de microplásticos têm importância fundamental para melhor compreender a procedência, o destino e os impactos desse poluente na natureza. Todavia, o processo de análise convencional que consiste em busca por similaridade em bibliotecas espectrais e análise visual de um expert é laborioso e pouco preciso, reduzindo a quantidade e a qualidade de informações disponíveis.  Assim, este trabalho visa comparar diversos modelos de machine learning  para análise dos dados de Espectroscopia no Infravermelho por Transformada de Fourier (FTIR), com o intuito de classificar polímeros de maneira mais rápida e com maior confiabilidade. Com a aplicação de uma metodologia e de princípios de aprendizado de máquina, escolhemos o modelo que demonstra o melhor desempenho, comparando os resultados com trabalhos anteriores.

    Local: O link da palestra será divulgado no site do GEAM.

    Data: Quarta-feira, dia 23 de Setembro de 2020

    Horário: Das 16h às 17h.

    E. Krukoski

  • Colóquio do Departamento de Matemática – 18/09/2020 às 14h:20m

    Publicado em 17/09/2020 às 13:38

    Colóquio do Departamento de Matemática

    Título: Topological derivative based methods for inverse multiple scattering problems

    Palestrante: Prof. Maria-Luisa Rapun

    Abstract: Solving inverse scattering problems related with the recovery of the location, size and shape of defects embedded in a medium has attracted a lot of attention in recent years. The problem is of paramount interest in a variety of fields, including medical imaging non-destructive testing of materials, geophysical exploration, radar imaging and antenna design.
    In this talk we present numerical methods based on topological derivative computations for the detection and characterization of multiple scatterers
    both in acoustic and in electromagnetic problems. The idea behind the method is to generate an indicator function able to classify each point of the region of interest as either belonging to the background medium or to an object, without any a priori assumption about the number, size, shape or location of the objects. Numerical tests illustrating the viability of the techniques in different situations including the simultaneous reconstruction of objects of different sizes, and fairly demanding measurement configurations with a very reduced number of receivers and incidence directions will be shown.

    Maria-Luisa é professora do Departamento de Matemática aplicada à engenharia aeroespacial. Suas áreas de especialidade são matemática aplicada, teoria de espalhamento, espalhamento inverso, derivadas topológicas: http://www.dmaia.upm.es/en/

    A palestra terá duração de 50min e será transmitida ao vivo pelo YouTube:
    https://www.youtube.com/channel/UCEf492F1FZBoGhdioWGytpA/

    A audiência eh fortemente encorajada a interagir, enviando perguntas/comentários pelo chat do YouTube durante a palestra.

    E. Krukoski

  • Horários da Monitoria de Matemática durante o Ensino Remoto

    Publicado em 10/09/2020 às 11:24

    Devido a pandemia de COVID-19 o atendimento dos monitores de matemática em 2020-1 também será remoto.

    O acesso é pelo MOODLE, entre e procure “Monitoria de MTMxxxx” onde o xxxx é o código da sua disciplina.

    Veja os horários:

    Horário de Atendimento dos Monitores

     

    E; Krukoski

     


  • RESULTADO FINAL PROCESSO SELETIVO No 02/MTM/UFSC/2020 EDITAL PARA SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

    Publicado em 02/09/2020 às 15:41

    SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL
    MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO
    UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA – UFSC
    DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
    E-Mail: mtm@contato.ufsc.br  T: (48) 3721 3657

    PROCESSO SELETIVO No 02/MTM/UFSC/2020
    EDITAL PARA SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

    Edital: EDITAL 02/MTM/UFSC/2020

    Resultado Final:

    – Leandro Batista Morgado: 10 pontos
    – Paulinho Demeneghi: 10 pontos
    – Raphael Falcão da Hora : 10 pontos

    Link: Resultado_final_2020.2_assinado


  • Vagas de monitoria de matemática para 7 disciplinas! Inscrições abertas até o dia 01/09/2020

    Publicado em 26/08/2020 às 16:43

    O Departamento de Matemática do Centro de Ciências Físicas e Matemáticas (CFM) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) oferece vagas de monitoria para sete disciplinas.

    Os estudantes interessados devem se inscrever <AQUI>

    A seleção será feita baseada na nota da disciplina de interesse, verificando-se o histórico escolar do estudante. Para comprovar a nota, o candidato deve enviar o seu histórico escolar para o email mtm@contato.ufsc.br.

    As inscrições estão abertas até o dia 01/09.

    As disciplinas que terão vagas de monitoria são:

    • MTM3101 – Cálculo 1;
    • MTM3102 – Cálculo 2;
    • MTM3103 – Cálculo 3;
    • MTM3104 – Cálculo 4;
    • MTM3111/5512 – Geometria Analítica;
    • MTM3112/5245 – Álgebra Linear e
    • MTM 3561 – Matemática Financeira.
    E. Krukoski

  • Planos de Ensino Remoto das disciplinas MTMxxxx durante a pandemia

    Publicado em 20/08/2020 às 11:46

    Devida a pandemia de COVID-19, os planos de ensino tiveram modificações para o ensino remoto das disciplinas oferecida pelo Departamento de Matemática. Todas as disciplinas de prefixo MTMxxxx oferecidas em 2020-1 pelo departamento tiveram seus planos de ensino modificados para se adaptar ao ensino remoto e ficar de acordo com o artigo 15 da Resolução 140/2020/Cun.

    Criada, pelo Departamento de Matemática, a Comissão para Aprovação dos Planos de Ensino 2020/1 para avaliar os planos submetido pelos docentes e/ou coordenadores das disciplina, os Planos de Ensino Remoto aprovados ficarão a disposição <AQUI>.

    Planos de Ensino Remoto 2020-1

    E. Krukoski

     


  • RESULTADO DA PRIMEIRA ETAPA DO PROCESSO SELETIVO Nº 02/MTM/UFSC/2020 SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

    Publicado em 09/07/2020 às 8:00

    SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL
    MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO
    UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA – UFSC
    DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
    E-Mail: mtm@contato.ufsc.br  T: (48) 3721 3657

    PROCESSO SELETIVO No 02/MTM/UFSC/2020
    EDITAL PARA SELEÇÃO DE PROFESSOR FORMADOR

    Edital: EDITAL 02/MTM/UFSC/2020

    Resultados:

    – Leandro Batista Morgado: 14 pontos
    – Paulinho Demeneghi: 9 pontos
    – Raphael Falcão da Hora : 7 pontos

    Candidatos com pontuação maior ou igual a 4 (quatro) passam à segunda etapa do processo seletivo.

    Resultado: Resultado_primeira_etapadocx-processo_seletivo_semestre20.2_assinado


  • Colóquio do Departamento de Matemática no Youtube

    Publicado em 08/07/2020 às 10:44

    Colóquio do Departamento de Matemática no Youtube

    Nesse canal do Youtube é possível acompanhar as palestras em tempo real, todas as sextas às 14h:00m, fazer comentários e assistir a apresentações já ministradas. Essa é uma ferramenta extremamente importante de divulgação da Matemática e do nosso Departamento de Matemática no Brasil.

    Canal do Colóquio do Departamento de Matemática no Youtube

    E. Krukoski