Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (2005), Bacharelado em Matemática pela Universidade Estadual de Campinas (2008), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2008) e doutorado (2011) em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas sobre supervisão do professor José Mario Martínez. Fez estágio de pós-doutorado com o professor Ernesto Birgin no departamento de computação da Universidade de São Paulo (2012). Atualmente é professor associado da Universidade Federal de São Paulo, com pesquisa para a melhor tomada de decisão atuando principalmente nos seguintes temas: otimização não linear, métodos numéricos e aplicações. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
Neste projeto são apresentadas alternativas de pesquisa relacionadas a métodos do tipo Restauração Inexata para que seja possível usá-los eficientemente para abordar algumas aplicações interessantes. Propomos que seja feita uma apresentação modular dos algoritmos de forma que alternativas de modificações possam ser feitas sem que toda a teoria precise ser revista. Desta maneira acredita…
Neste projeto serão apresentadas alternativas de pesquisa para métodos computacionais de otimização. Nosso foco consiste em investigar métodos do tipo Newton e suas relações com alguns métodos de otimização. Boa parte da pesquisa estará associada a métodos do tipo Restauração Inexata e do tipo Lagrangiano Aumentado. Para Restauração Inexata planejamos desenvolver um algoritmo que use técn…
Neste projeto serão apresentadas alternativas de pesquisa sobre Métodos Computacionais de Otimização com aplicações em Otimização Topológica. Nosso foco consiste em investigar estratégias que auxiliem na definição de designs mais eficientes de estruturas. Acreditamos que uma nova globalização para Programação Linear Sequencial usando métodos de Restauração inexata podem contribuir para es…
Neste projeto pretende-se estudar métodos de otimização, em especial algoritmos estocásticos, aplicados ao treinamento de redes neurais. Em um trabalho recente proposto por L. F. Bueno eJ. M. Martínez, On the complexity of solving feasibility problems, 2018, foi apresentado um algoritmo de primeira ordem com bons resultados de complexidade para problemas de quadradosm minimos.Um dos princ…
Um aspecto intimamente relacionado com o problema de minimizar com restrições consiste em encontrar pontos viáveis. Esse problema, por sua vez, está fortemente relacionado com o de resolver sistemas não lineares indeterminados. Esses sistemas foram atacados com a tecnologia quase-Newton no final do Século XX.Tipicamente, nesses anos foram provados teoremas de convergência local superlinea…
CV Lattes
ORCID