CV Lattes
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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 Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1994), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (1997), doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (2000) e Livre-docência pela Universidade de São Paulo (2007). Atualmente é Professor Associado da Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Matematica Aplicada e Pesquisa Operacional, com ênfase em Programação Linear, Não-Linear, Mista e Dinâmica, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos proximais, programação convexa, operadores monótonos maximais, desigualdades variacionais e otimização. Atua também como coordenado do Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho em São Paulo. (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto versa sobre aspectos teóricos, computacionais e aplicações de Otimização. O projeto tem como objetivo o desenvolvimento, análise teórica, implementação e aplicação de algoritmos para os diferentes aspectos da Otimização, com ênfase na Otimização Contínua. O projeto se apoia em aplicações com as quais a equipe está familiarizada. Enfatizam-se algoritmos com sólida base teórica…
O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediata (entretanto, a colocação em prát…
Este projeto trata da aplicação da Reserva Técnica Institucional Centro Nacional De Processamento De Alto Desempenho em São Paulo/CENAPAD-SP/UNICAMP. A verba disponibilizada será usada na aquisição de discos SSD, gavetas de discos com adaptadores SSD e cabos Infiniband para melhorar o desempenho storage do supercomputador Ada Lovelace. (AU)
Sessões Orais, Painéis Gerais e IC: Os trabalhos completos (de 5 a 7 páginas) e os resumos (2 páginas), apresentados nas sessões orais e painéis, respectivamente, encontram-se inseridos nos temas das 14 subáreas que compõem o CNMAC. As Sessões Técnicas desta edição são:Análise Aplicada, Biomatemática, Computação Científica, Computação Gráfica e Matemática Discreta, Física-Matemática, Mec…
Nosso grupo atua no ambiente científico brasileiro há 40 anos, e é sensível às novas tendências e às modernas aplicações da Otimização. Ao longo dos anos, este grupo, financiado por sucessivos projetos temáticos da FAPESP, tem realizado contribuições significativas nas áreas que envolvem métodos de decomposição, métodos quase-Newton, programação quadrática sequencial, métodos de Lagrangia…
O projeto foca em métodos do gradiente proximal, buscando acelerar sua convergência através de variantes espectrais. Os objetivos principais incluem explorar métodos espectrais para funções não convexas, identificar novas aplicações competitivas e desenvolver técnicas que combinem estratégias espectrais com inércia, visando otimizar a resolução de problemas de minimização com regularizaçõ…
Este projeto visa investigar e avançar no campo da otimização compósita não convexa, focando na recente incorporação de informação de segunda ordem nos modelos iterativos. Duas referências recentes se destacam nessa área: Forward-backward envelope for the sum of two nonconvex functions: further properties and nonmonotone line-search algorithms [Themeles 2018] e The Indefinite Proximal Gra…
Este projeto de pesquisa concentra-se na otimização em Diferenças de Convexas (DC) aplicada à Aprendizagem de Máquina e Ciência de Dados. A otimização DC, em que a função objetivo é a diferença entre duas funções convexas, permite o uso de técnicas de análise convexa e oferece uma estrutura de modelagem flexível. O projeto visa investigar modelos específicos de Aprendizado de Máquina, com…
ma classe de problemas de interesse relativamente recente e de diversas aplicações práticas, porém de difícil análise e solução, é o de minimização de uma função continuamente diferenciável limitada inferiormente sobre um conjunto separável em blocos disjuntos, envolvendo uma penalidade e/ou limitação que implica na esparsidade de tais blocos. Esse projeto visa explorar esse tema sob a ó…
A otimização convexa moderna passa por um ressurgimento, desempenhando papel fundamental na resolução dos novos problemas de porte enorme de áreas diferentes como análise de dados ou geração de energia com fontes renováveis. Nesse projeto vamos estudar esse assunto do ponto de vista moderno baseado na monografia recente ``Convex Analysis and Nonsmooth Optimization'' de Drusvyatskiy. O obj…
Problemas de Ciência de Dados tem atraído forte interesse nos últimos anos devido à capacidade sem precedentes da sociedade de angariar dados que devem ser processados devido ao novo estilo devida conectado.Nesse contexto houve um ressurgimento da otimização convexa e extensões, que se mostram fundamentais para o treinamento dos modelos de aprendizagem de máquinas que possuem bom desempe…
A proposta do projeto é avançar no desenvolvimento dos métodos de decomposição de operadores, explorando três frentes relacionadas, uma teórica e duas de natureza prática. Embora não dependam do trabalho teórico, os dois subprojetos práticos são projetados para aproveitar ao máximo quaisquer avanços obtidos na parte teórica. Os tópicos de pesquisa descritos abaixo são desafiadores, na van…
A Ciência de Dados é uma ativa área do conhecimento que tenta encontrarinformações presentes na vasta massada de dados adquiridas todos os dias. Elapode ser vista como uma combinação de técnicas da Estatística, Ciência daComputação e Aprendizado de Máquinas que muitas vezes resultam em modelos quedevem ser otimizados usando algoritmos matemáticos.Nesse projeto nós propomos o uso de técnic…
Este projeto propõe explorar o desenvolvimento de novos métodos de multiplicadores para a resolução de problemas de programação não-linear através da combinação de duas áreas que apresentaram grandes avanços recentes. Por um lado, queremos estudar o emprego de métodos de multiplicadores primais-duais baseados em distânciascoercivas e com erro relativo fixo nos sub-problemas irrestritos. P…