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Redes mutuamente conectadas para distribuição de sinais de relógio
| Processo: | 18/10756-9 |
| Linha de fomento: | Auxílio à Pesquisa - Organização de Reunião Científica |
| Vigência: | 26 de agosto de 2018 - 01 de setembro de 2018 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos |
| Pesquisador responsável: | Elbert Einstein Nehrer Macau |
| Beneficiário: | Elbert Einstein Nehrer Macau |
| Instituição-sede: | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Dinâmica não linear Redes complexas Sistemas não lineares Caos |
Resumo
Haverá um total de 6 minicursos, 7 palestras temáticas, proferidas por pesquisadores que são referências internacionais em suas áreas, cerca de 31 palestras ministradas por integrantes brasileiros e alemães do projeto, que trazem seus trabalhos e resultados recentes oriundos do projeto, além de sessões de discussões e de painéis. Os minicursos, que estarão abertos para a participação também de alunos e pós-docs externos ao projeto, que se inscreverem, serão os que se seguem: Network analytics: Traditional vc modern approaches (Ernesto Estrada); Data analysis tools for identifying and characterizing dynamical transitions in Complex Systems (Cristina Masoler); Statistical Techniques applied to climatic variability: South American Monsoon (Sâmia Regina Garcia ); Complex systems methods for analyzing climate time series (Reik Donner ); Stability and resilience in power grids (Luis Alberto ); Synchronization in Nonlinear Science (Arkady Pikovsky ). As palestrar temáticas são as que se seguem: Nonlinear Interactions in meteorological models (Pedro Leite da Silva Dias); Meteorological context of the onset and end of the rainy season in Central Amazonia( José Marengo); Emergence of hierarchical clusters in adaptive network (Serhiy Yanchuk ); Network Unfolding Map by Vertex-Edge Dynamics Modeling (Zhao Liang ); Stochastic model for neural activity (Benjamin Lindner); Complex network approaches for nonlinear time series analysis (Yong Zhou ). (AU)