Atualmente é aluno de Doutorado em Matemática Aplicada no IME/USP. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Matemática Aplicada, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização convexa, estratégias de suavização e problemas inversos lineares. (Fonte: Currículo Lattes)
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O presente projeto aborda duas importantes questões atualmente em aberto na literatura a respeito de otimização convexa de grande escala utilizando algoritmos de primeira ordem acelerados por momento. O primeiro objetivo é obter uma forma (talvez exata) de suavização de problemas compósitos completamente não-suaves que possua uma teoria compatível com os resultados práticos, pois atualmen…
Este projeto estabelece um roteiro para o desenvolvimento de métodos numéricos para a minimização de funções compostas, escritas como a soma de dois termos potencialmente não suaves, por meio da suavização do termo desfavorável ao operador proximal, visando atender as hipóteses de algoritmos acelerados de primeira ordem propostos recentemente. O algoritmo estabelecido será acompanhado de …
Os desafios contemporâneos provenientes do tratamento de informações com grande quantidade de dados têm renovado o interesse por métodos que combinem baixo custo e eficiência para resolver problemas de otimização suave, em contextos inadequados para o uso de informações de segunda ordem. Motivado por tais desafios, o projeto em tela aborda o estudo de estratégias de gradiente acelerado, v…
Este projeto encaminha a investigação numérica do desempenho de métodos computacionais para problemas de valor inicial e de contorno. Uma vez compreendidos os métodos subjacentes às rotinas para equações diferenciais ordinárias do Matlab, estas serão utilizadas para resolver uma coleção de problemas selecionados envolvendo equações provenientes de contextos aplicados (AU)
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