CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (2001), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2005) e doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2009). Atualmente é professor associado ref. MS5.2 da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Problemas Inversos, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos iterativos, tomografia por emissão, projection methods, convex feasibility e constrained optimization. (Fonte: Currículo Lattes)
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A rica matemática que lida com as dificuldades da solução estável de problemas inversos mal condicionados pode encontrar um centro propício para o seu desenvolvimento na bem localizada e célere São Carlos. Com o intuito de aproveitar esta oportunidade, abaixo é descrita uma proposta que procura fomentar, através do estímulo à criação de um grupo de pesquisa em otimização não-linear e prob…
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…
A redução do tempo computacional na reconstrução de imagens tomográficas de alta resolução é essencial desde a pesquisa básica até as aplicações. Essa redução é importante tanto nos diferentes tipos tradicionais de tomografia não difrativa para o diagnóstico médico como nas aplicações a pesquisas em nanomateriais relacionadas com as mais modernas tecnologias. Alternativas para aliviar a p…
Métodos de otimização são peça-chave em reconstrução de imagens médicas, especialmente em tomografia computadorizada. Os dados adquiridos por esta técnica consistem em uma amostragem ruidosa da transformada de Radon, o que leva à necessidade da adição de termos de regularização ao modelo de otimização, para que assim o ruído contido nos dados não seja excessivamente amplificado na imagem …
Os métodos de gradiente estocástico mais bem sucedidos em aprendizado profundo possuem uma característica incremental e são executados, no caso de grandes conjuntos de dados de treino, em múltiplas Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). É comum a divisão do grande conjunto de dados de treino em mini-batches, cada qual contendo um subconjunto desses dados de modo a manter computacionalm…
Algoritmos de "média das sequências" (do inglês "string averaging"), para o problema de viabilidade convexa, mostraram recentemente propriedades interessantes em aplicações à tomografia computadorizada quando generalizados apropriadamente. Até o presente momento a teoria abarca o caso convexo diferenciável restrito ao octante não-negativo, mas funções não-diferenciáveis e restrições mais …
O presente plano de trabalho descreve os objetivos e atividades planejadas para o Dr. Nikolay Koshev durante seu proposto estágio de pós-doutorado. As atividades são associadas com o CEPID/CeMEAI (FAPESP 2013/07375-0), que tem como objetivo a integração do estado-da-arte de técnicas de matemática aplicada à indústria.O pricipais assuntos são a implementação e desenvolvimento de técnicas d…
O presente projeto aborda dois temas atuais relevantes na matemática aplicada. O primeiro ramo pretende estudar estimadores tipo-Stein que são alternativas exatas, na média e exceto por um termo constante, a erros quadráticos médios não computáveis em problemas inversos e de remoção de ruído. Propomos estender técnicas atuais para que operem com divergências de Bregman mais gerais e, mais…