CV Lattes
Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Licenciatura Plena em Matemática pela Universidade Federal do Pará (2004). Mestrado (2008) e Doutorado (2012) em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Atualmente, é Professora adjunta do Magistério Superior no Programa de Computação, do Instituto de Engenharia e Geociências. No mestrado trabalhou com técnicas de assimilação de dados aplicado ao sistema dinâmico de Lorenz, métodos sequenciais e variacionais, método de Monte Carlo (Filtro de Partícula) e Inteligência Artificial (RNA). No doutorado trabalhou com modelos voltados para circulação oceânica (modelo de água rasa 2D) explorando o método do representante para emular uma rede neural artificial. Principais temas: sistemas dinâmicos, assimilação de dados, redes neurais artificiais. (Fonte: Currículo Lattes)
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A descrição da maioria dos fenômenos físicos por meio de equações diferenciais envolve erros de modelagem. Para sistemas operacionais de previsão, uma estratégia para lidar com incertezas do erro de modelagem é adicionar alguma informação real do sistema físico ao modelo matemático. Esta informação adicional consiste de observações (valores medidos) do fenômeno que se deseja modelar. No e…
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