Título: Sobre a matemática por trás das mecânicas clássica e quântica, e como relacioná-las
Palestrante: Alejandro Cabrera (IM-UFRJ)
O Colóquio de Matemática Aplicada do IM-UFRJ (antigas Sextas Matemáticas) está de volta. Neste semestre excepcionalmente o Colóquio será oferecido como teleconferências, sempre às sextas-feiras a partir das 15:00, horário do Rio de Janeiro (igual ao de São Paulo e Brasília).
Data: Toda sexta-feira
Horário: 15:00
Resumo: Nesta palestra, vamos repassar os formalismos matemáticos usados para descrever as mecânicas clássica e quântica, e discutir a ideia de quantização dos primeiros para os segundos. No caminho vamos achar várias das ideias e teorias matemáticas importantes do século XX.
Instruções: Usaremos a infra-estrutura de teleconferência da RNP (Rede Nacional de Pesquisa). Vocês podem se conectar com as credenciais da CAFe (Comunidade Acadêmica Federada). No caso da UFRJ, as credenciais são o email institucional cadastrado no SIGA e EDU-roam, e a senha do SIGA. Também podem se conectar como convidados. Usaremos o vídeo@RNP caso o número de participantes supere a capacidade do sistema.
Clique AQUI para acessar.
Título: Clique-Coloração de Grafos
Data: 21/08/2020
Horário: 8:30
A defesa será feita de forma remota via ZOOM. Clique AQUI para acessar a transmissão.
Meeting ID: 889 5891 9658
Passcode: 428915
Orientadores:
César Javier Niche Mazzeo
Márcia Rosana Cerioli
Banca:
César Javier Niche Mazzeo - UFRJ (orientador, presidente da banca)
Márcia Rosana Cerioli - UFRJ (orientadora)
Bernardo Freitas Paulo da Costa - UFRJ
Mitre Costa Dourado - UFRJ
Taisa Lopes Martins - UFF
Gostaríamos de convidar a todos para participarem da próxima sessão do grupo de leitura promovido pelo Departamento de Métodos Estatísticos da UFRJ sobre Modelagem de Epidemias. Nosso próximo encontro será na terça feira às 16hs com a apresentação do Professor Tianjian Zhou sobre inferência Bayesiana semi-paramétrica em modelo de espaço de estados aplicado à COVID. Tianjian Zhou possui bacharelado em Estatística pela Universidade de Ciência e Tecnologia da China, PhD em Estatística pela Universidade do Texas em Austin (2017) e atualmente é Professor Assistente na Universidade do Estado do Colorado.
Título: Semiparametric Bayesian Inference for the Transmission Dynamics of COVID-19 with a State-Space Model
Palestrante: Tianjian Zhou
Data: 18/08/2020
Horário: 16h
Acesse o link para transmissão AQUI.
Abstract: The outbreak of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is an ongoing pandemic affecting over 200 countries and regions. Inference about the transmission dynamics of COVID-19 can provide important insights into the speed of disease spread and the effects of mitigation policies. We develop a novel Bayesian approach to such inference based on a probabilistic compartmental model using data of daily confirmed COVID-19 cases. In particular, we consider a probabilistic extension of the classical susceptible-infectious-recovered model, which takes into account undocumented infections and allows the epidemiological parameters to vary over time. We estimate the disease transmission rate via a Gaussian process prior, which captures nonlinear changes over time without the need of specific parametric assumptions. Predictions for future observations are done by sampling from their posterior predictive distributions. Our approach is applied to COVID-19 data from the United States, and the analysis results are available at http://covid19.laiyaconsulting.com/baysir. An R package BaySIR is made available at https://github.com/tianjianzhou/BaySIR for the public to conduct independent analysis or reproduce the results in this paper.
Descrição do Grupo: This group aims to study the essential aspects of modeling epidemics and statistical models used to understand and predict outbreaks in disease modeling.
Currently, our meetings are held once per week to discuss articles published in reference journals about statistical epidemic modelling.
The group is organized by Thais C O Fonseca, Mariane Branco Alves, Kelly C M Gonçalves , Viviana G R Lobo and Carlos Tadeu Zanini (Departament of Statistics, UFRJ, Brazil).
We meet using Meets platform to allow researchers around all locations to take part and to share their experiences. If you would like to join this reading group, please use the google groups ModelingEpidemics_DME_UFRJ to join the group and contact us. We will be glad to have you as a member of this reading group if you are interested.
Acesse a página do grupo AQUI.
Prezados alunos,
Desconsiderem o aviso de devolução de livros da Biblioteca do IM-UFRJ. A mensagem é enviada pelo sistema de forma automática.
Todos os empréstimos serão renovados ao longo da semana.
A devolução poderá ser feita quando voltarmos ao atendimento presencial.
