O Programa de Pós-Graduação em Matemática Pura e Aplicada (PPGMPA) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), campus Florianópolis, abriu processo seletivo para mestrado e doutorado, com início no primeiro semestre de 2023. Os candidatos podem se inscrever até o dia 15 de novembro. São disponibilizadas 20 vagas para mestrado e 10 para doutorado. Destas, 20% estão reservadas para estudantes indígenas, negros, pretos e pardos e 8% a pessoas com deficiência e para aquelas pertencentes a outras categorias de vulnerabilidade social.
A seleção dos candidatos envolve análise do plano de atividades acadêmicas, cartas de recomendações, histórico escolar, curriculum vitae e desempenho na prova Extramuros. As áreas de concentração são álgebra, análise, geometria e topologia, matemática aplicada. O edital está disponível na página do PPGMPA. As inscrições podem ser realizadas através do link.
Mais informações pelo e-mail ppgmtm@contato.ufsc.br ou pelo telefone (48) 3721-9232
Tags:
AbertasDoutoradoINSCRIÇÕESMatemáticaMESTRADO
Seminário de Otimização & Problemas Inversos
Título: A two-phase rank-based algorithm for low-rank matrix completion
Palestrante: Douglas S. Gonçalves (UFSC)
Resumo: Matrix completion aims to recover an unknown low-rank matrix from a small subset of its entries. In many applications, the rank of the unknown target matrix is known in advance. In this paper, first, we revisit a recently proposed rank-based heuristic for “known- rank” matrix completion and establish a condition under which the generated sequence is quasi-Fejér convergent to the solution set. Then, by including an acceleration mechanism similar to Nesterov’s acceleration, we obtain a new heuristic. Even though the convergence of this new heuristic cannot be granted in general, it turns out that it can be very useful as a warm-start phase (phase one), providing a suitable estimate for the regularization parameter and a good starting point to an accelerated proximal gradient algorithm (phase two) aimed to solve a nuclear-norm regularized problem. Numerical experiments with both synthetic and real data show that the resulting two-phase rank-based algorithm can recover low-rank matrices, with relatively high precision, faster than other well-established matrix completion algorithms.
Data: Segunda-feira, 24 de Outubro de 2022 , 14h
Local: Auditório Airton Silva, Departamento de Matemática / CFM
Maiores informações: http://mtm.ufsc.br/~maicon/seminar
E. Krukoski
Tags:
otimizaçãoProblemas inversosSeminario
Lógicas modais e demonstrabilidade aritmética
Cezar Mortari (Dep. de Filosofia CFH-UFSC)
Resumo: Nesta palestra, pretendo fazer uma introdução às lógicas modais, aos teoremas de Gödel, e a duas lógicas modais da demonstrabilidade, que conectam as coisas.
Data: Sexta-feira, 21 de Outubro de 2022, 14h
Local: Auditório Airton Silva, Departamento de Matemática – MTM /CFM
Método de Levenberg-Marquardt com scaling singular e aplicações
Everton Boos (MTM-UFSC)
Resumo: Inspirados por certas técnicas de regularização para problemas inversos lineares, neste trabalho buscamos investigar propriedades do método de Levenberg-Marquardt usando matrizes de scaling singulares. Com o uso de uma condição de completude, mostramos que as iterações do método estão bem definidas e provamos sua convergência local quadrática sob uma hipótese de error bound. Provamos também que as direções de busca são gradient-related, de modo que pontos limite da sequência gerada pelo método aliado a uma busca linear são estacionários para o problema de mínimos quadrados não linear associado. Aplicações da técnica são ilustradas na identificação de parâmetros em um problema de condução de calor.
Data: Sexta-feira, 14 de Outubro de 2022, 14h
Local: Auditório Airton Silva, Departamento de Matemática – MTM /CFM
Análise computacional da interação dos antidepressivos na Drosophila melanogaster (mosca da fruta).
Fabiani Fernanda Triches (PPGFMC-UFSC)
Resumo: O uso da Drosophila melanogaster como modelo animal em pesquisas na neuropsicofarmacologia tem se popularizado nos últimos anos. As moscas e os humanos compartilham diversas similaridades, como os neurotransmissores e transportadores de monoaminas serotonina (SERT) e dopamina (DAT). Compreender o comportamento de diferentes moléculas antidepressivas com o dDAT (transportador de dopamina da D. melanogaster) reforça seu uso como modelo animal em pesquisas iniciais que associam métodos comportamentais e administração desses fármacos. Também em pesquisas que buscam desenvolver e aprimorar compostos que podem ser utilizados para o tratamento da depressão e ansiedade. Existem diversas técnicas que podem ser usadas para este fim, entre elas encontrasse o atracamento molecular. Este é um método computacional empregado para prever a posição, orientação, conformação e afinidade entre um ligante e uma macromolécula. Diante disso, o objetivo geral do trabalho é identificar e comparar as interações de moléculas antidepressivas com dDAT utilizando a técnica do atracamento molecular. Os dados serão analisados através do cálculo do consenso do atracamento molecular. Cálculo que visa gerar um ranking da afinidade dos antidepressivos pelo dDAT. Aqui, são realizadas duas etapas, uma para entrar em consenso entre os programas e outra para entrar em consenso entre os transportadores, gerando o ranking final. Espera-se que com esse trabalho, possamos definir classes de maior e menor afinidade com o dDAT, dando ao pesquisador o poder de escolha sobre quais antidepressivos e ansiolíticos deve priorizar em suas pesquisas.
Data: Sexta-feira, 07 de Outubro de 2022, 14h
Local: Auditório Airton Silva, Departamento de Matemática – MTM /CFM
Álgebras de Nichols.
Prof. Dr. Dirceu Bágio (MTM-UFSC)
Resumo: Daremos uma definição equivalente para a noção de álgebras de Nichols usando o núcleo de certos operadores lineares (denominados simetrizadores). Também faremos alguns exemplos.
Data: Segunda-feira, 03 de Outubro de 2022 , 16h
Local: Auditório Airton Silva, Departamento de Matemática – MTM /CFM
