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 Bacharelado em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Amazonas (2015), Mestrado em Matemática pela Universidade Federal do Amazonas (2017) e Doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (2023) com período sanduíche na Technische Universitat Dresden na Alemanha entre Setembro de 2020 e Dezembro 2021. Em 2024 ganhou o prêmio de Melhor Tese de Doutorado em Matemática Aplicada pela SBMAC. Atuou como Professor Substituto na UFAM em 2016 e 2017. Entre 2022 e 2025, atuou como Cientista de Dados na área processamento de dados sísmicos. Atualmente é pós-doutorando na Unicamp. Tem experiência na área de Matemática Aplicada, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização, otimização sob o cone de segunda ordem, condição de qualificação, convergência global, otimização quadrática, análise de componentes principais e otimização combinatória. (Fonte: Currículo Lattes)
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É sabido que alguns algoritmos de otimização podem não gerar sequências AKKT, como foi mostrado para o método de Newton em [Math. Program. 160:547-555, 2016]. Em alguns casos, em vez de aplicar o método de Newton puro, aplicar o método escalado pode resolver este problema. Neste projeto, iremos investigar outros métodos de otimização que gozam da propriedade de convergirem para pontos viá…
Este projeto tem por objeto de estudo o problema de otimização não-linear geral no espaço euclidiano com funções duas vezes continuamente diferenciáveis. Com relação às condições necessárias de otimalidade de segunda ordem, há uma discrepância entre as condições que podem ser provadas (teóricas) e as condições que podem ser atingidas por um algoritmo iterativo (práticas), no sentido que a…
Nesta proposta de BEPE para uma estadia prolongada na Technische Universität Dresden, estamos interessados em estudar condições de otimalidade forte de segunda ordem para programação não linear e qualificações de restrição de segunda ordem associadas a elas. Até onde sabemos, nenhum algoritmo demonstrou convergir para um ponto em que as condições fortes se mantêm. Estamos interessados em …
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