Independência Assintótica via o Método de Malliavin-Stein

Palestrante: Leandro P. R. Pimentel (IM-UFRJ)
Data: 07/11/2022
Horário: 15:30h
Local: Sala B106-A – Bloco B - CT: Instituto de Matemática/UFRJ

Resumo: A que distância está a lei conjunta de um vetor aleatório bidimensional da medida do produto induzida por suas marginais? Nesta palestra abordamos esta questão no contexto da equação de Kardar-Parisi-Zhang, onde a primeira coordenada do vetor é dada por um observável de uma condição inicial Browniana, e a segunda é um observável da solução em um tempo mais tarde. Para atacar esta tarefa usaremos ferramentas do cálculo de Malliavin e do Método de Stein, que nos permitirá obter um comportamento preciso de escala espaço-tempo para independência assintótica.

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Difusão de partículas sujeitas a mudança de estado em meios homogêneos e não homogêneos

Palestrante: Luiz Bevilacqua (COPPE/UFRJ)
Data:24/10/2022
Horário:15:30h
Local: Sala C 116 -Bloco C - CT - Instituto de Matemática - UFRJ.

Resumo: A difusão de partículas em meios homogêneos é modelada como um processo que admite o deslocamento de partículas como um grupo uniforme, isto é, com mesma energia. No entanto se parte das partículas passa a um outro estado de energia elas passam a se deslocar sujeitas a um potencial diferente do potencial clássico que rege o movimento das partículas primitivas, isto é, o potencial de Fick. Mostra-se que esse processo de fluxo duplo com partículas em dois estados de energia é governado por uma equação de quarta ordem. Examinam-se alguns exemplos e sugestões de aplicação como em dinâmica populacional e fluxo de capitais

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Atenciosamente,

Organizadores: Giulio Iacobelli e Maria Eulalia Vares

Título: Introduction to equivariant machine learning

Palestrante: Soledad Villar (Jhons Hopkins, Estados Unidos)
Data: 04/11/2022
Horário: 15:00h
Local: Transmissão On-line.Clique AQUI para acessar. (Sala abre às 14:55h)

Resumo: : There has been enormous progress in the last few years in designing neural networks that respect the fundamental symmetries and coordinate freedoms of physical law. Some of these frameworks make use of irreducible representations, some make use of high-order tensor objects, and some apply symmetry-enforcing constraints. Different physical laws obey different combinations of fundamental symmetries, but a large fraction (possibly all) of classical physics is equivariant to translation, rotation, reflection (parity), boost (relativity), scaling (units), and permutations. In this talk we overview different techniques to implement machine learning models that respect these symmetries.

Título: Grupoides e algebroides de Lie e sua cohomologia

Palestrante: María Amelia Salazar (IM, UFF)
Data: 21/10/2022
Horário: 15:00h
Local: Sala C-116

Resumo: Nesta palestra irei introduzir os grupoides e algebroides de Lie com alguns exemplos, dar suas propriedades principais e descrever a cohomologia deles. No final da palestra vou falar um pouco de como está relacionada a cohomologia do grupoide com a cohomologia de seu algebroide através dos mapas de Van Est. Esta palestra está baseada em alguns trabalhos em conjunto com Eckhard Meinrenken.