CV Lattes
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (2002) e obteve os títulos de mestre e doutor em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2005, 2009). Tem experiência na área de Matemática Aplicada, com ênfase em Otimização. Atualmente, é professor associado da Universidade Federal do Paraná. Sua principal área de interesse são os métodos sem derivadas para otimização contínua e algoritmos de aprendizagem de máquinas. (Fonte: Currículo Lattes)
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O objeto da programação não linear (PNL) é o problema matemático de minimizar uma função contínua com restrições dadas por equações e inequações, em geral não lineares. Em muitas aplicações as derivadas da função objetivo e/ou das restrições não estão disponíveis, por diversos motivos. O objetivo desta tese é o desenvolvimento e análise de algoritmos para minimização com restrições sem o …
Neste trabalho, voltamos nossa atenção para métodos de minimização irrestrita que não fazem uso de derivadas, conhecidos como métodos de busca direta. Abordaremos um algoritmo proposto por Lucidi e Sciandrone, que usa estratégia de busca linear, tomando o método globalmente convergente. Motivados pelos interessantes resultados teóricos deste trabalho, planejamos realizar sua implementação…
Neste trabalho estamos interessados no estudo detalhado de Decomposição em Valor Singular (SVD) e algumas de suas aplicações. Decomposição SVD é um assunto que envolve conceitos importantes de Álgebra Linear e possui um grande conjunto de resultados e aplicações. Além dos aspectos teóricos do tema, abordaremos a aplicação de SVD em recuperação de imagens e a utilização desta decomposição …
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