Identificação de candidatos:
MC013 - DMA
PROVA A - Charlan Dellon da Silva Alves
PROVA B - Nancy Baygorrea Cusihuallpa
PROVA C - Bruno Telch dos Santos
RP003 - DME
PROVA A - Douglas Mateus da Silva
PROVA B - Marta Lizeth Calvache Hoyos
PROVA C - Leonardo Gonçalves de Oliveira
PROVA D - Rafael Souza dos Santos
PROVA E - Danilo Gilberto de Oliveira Valadares
PROVA F - Roberto Andres Viveros Vera
PROVA G - Widemberg da Silva Nobre
Referente a vaga MC-013 - Etapa Prova Escrita
Candidato A
Candidato B
Candidato C
As provas serão identificadas após serem corrigidas pela Comissão Julgadora.
Título: Modelos de predador-presa e epidemiologia usando equações de transporte
Palestrante: Paulo Amorim (UFRJ)
Data: 23/11/2022
Horário: 12:00h
Local: C-116
Resumo: Vou apresentar e analisar um modelo de predador-presa em que o predador tem uma estrutura de fome. O modelo tem a forma de uma equação de transporte com termos não locais, acoplada a uma EDO para a presa. Mostramos resultados de boa colocação e comportamento assintótico. Usando uma filosofia semelhante, apresento em seguida um modelo de epidemiologia em que a população saudável é estruturada por sua suscetibilidade e pelo conhecimento, ou consciência, da doença (disease awareness). Neste modelo, analisamos as propriedades de um sistema de EDOs para quantidades integrais e concluímos um resultado de comportamento assintótico para a solução da equação de transporte. Em todos os casos serão apresentados exemplos de aplicação e simulações numéricas.
Todas as informações sobre o seminário se encontram no site, acesse AQUI.
Palestrante: Adriano Côrtes (Instituto de Matemática, UFRJ)
Título: Fatoração Matricial Não-Negativa com Aplicações em Análise de Dados Biológicos.
Data: Adiado, em breve nova data.
Horário: 15:00h
Local: Sala C-116
Resumo: Fatorações Matriciais estão no centro de diversas metodologias não-supervisionadas em Análise de Dados e Aprendizado de Máquina. Além disso, a característica dos dados, como é o caso de dados não-negativos, também influencia no desenvolvimento e na escolha da fatoração. Nesta apresentação, introduzirei a Fatoração Matricial Não-Negativa (Nonnegative Matrix Factorization - NMF), que impõe a restrição de não-negatividade nos fatores, garantindo uma técnica de redução de dimensionalidade e de aproximação por posto-baixo interpretável. Mostrarei as diversas escolhas envolvidas na fatoração, os principais algoritmos, e os desafios envolvidos. Por último, mostrarei como essa fatoração ganhou espaço no campo da Bioinformática, em particular na análise de expressões gênicas obtidas por diferentes plataformas transcriptômicas, como o Microarranjo (Microarray), o Sequenciamento de RNA (RNA-Seq), e o Sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-Seq), proporcionando um avanço sem precedentes no estudo e no entendimento dos mecanismos moleculares de diversos tipos de cânceres.
