Paula Cristina Rohr Ertel

http://lattes.cnpq.br/1454428873236267 (07/03/2023) Rótulo/Grupo: Bolsa CNPq: Período de análise: Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Matemática Aplicada. Rua do Matão Butantã 05508090 - São Paulo, SP - Brasil Telefone: (11) 30916136 URL da Homepage: https://www.ime.usp.br/ Grande área: [sem-grandeArea] Área: [sem-area] Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (0)
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• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
• Artigos aceitos para publicação (0)
• Apresentações de trabalho (0)
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Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
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Produção artística

• Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

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• Tese de doutorado (0)
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• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
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• Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
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Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (3)

Prêmios e títulos

• Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

• Total de participação em eventos (6)

Organização de eventos

• Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

• Colaborações endôgenas (0)

Produção bibliográfica

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Produção técnica

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Orientações em andamento

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Supervisões e orientações concluídas

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Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (3)
  
  1. 2019-2020. Métodos de Otimização para Aprendizagem de Máquina
     Descrição: Este projeto de iniciação científica tem como objetivo principal o estudo teórico e a implementação de métodos de otimização aplicados ao problema de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning). A Aprendizagem de Máquinas é o estudo do uso de técnicas computacionais para automaticamente detectar padrões em dados e usá-los para fazer predições e tomar decisões. É uma das áreas que mais crescem dentro da computação científica. Tipicamente, a aprendizagem de máquina envolve duas fases: treinamento e testes. A fase de treinamentos, em geral pode ser escrita como um problema de otimização numérica. Desta forma pretende-se (i) realizar um estudo teórico de condições de otimalidade para problemas de otimização restrita e irrestrita; e (ii) estudo teórico e implementação de métodos numéricos relacionados com aprendizagem de máquina; e (iii) solução de problemas práticos de aprendizagem de máquina. Em geral, métodos que envolvem informação do gradiente, como Gradientes Conjugados, são adaptados para serem utilizados nos problemas de Aprendizagem de Máquina, uma vez que os a dimensão do problema em geral é de grande porte. Desta forma, pretende-se nas fases (ii) e (iii) explorar a estrutura dos problemas incluindo utilização de paralelização, seja em clusters ou GPU, para incrementar a rapidez de solução do problema. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Paula Cristina Rohr Ertel - Integrante / Luiz Rafael dos Santos - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
     Membro: Paula Cristina Rohr Ertel.
  2. 2018-2019. Análise de Fourier: Introdução à Convergência das Séries de Fourier
     Descrição: Este projeto de Iniciação Científica tem por objetivo analisar os conceitos que caracterizam e são necessários para representar uma função real pela sua Série de Fourier. A partir disso, serão abordadas algumas proposições acerca de convergência de séries de funções, conceitos de periodicidade, continuidade e diferenciabilidade, assim como o cálculo dos coeficientes da Série de Fourier, sua integrabilidade e como escrevê-la na forma complexa. Posteriormente, serão estudados alguns resultados importantes para a convergência das séries de Fourier, como o Teste de Dini e a Desigualdade de Bessel. Ademais, será estudado também uma aplicação do estudo das séries de Fourier para a resolução do Problema Isoperimétrico. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Paula Cristina Rohr Ertel - Integrante / Renan Gambale Romano - Coordenador.
     Membro: Paula Cristina Rohr Ertel.
  3. 2018-2018. Introdução à Análise de Fourier e Modelamento de Problemas
     Descrição: A Modelagem transforma problemas do mundo real em problemas matemáticos, cujas soluções devem ser interpretadas com linguagem matemática e todo o processo envolvido para solução é valorizado. A aplicação faz o caminho contrário, utiliza a Matemática para resolver problemas do mundo real, valorizando, em particular, situações que são acessíveis a um tratamento matemático e para as quais existe um modelo matemático correspondente. Este projeto de Iniciação Científica tem como proposta estudar a Análise Real, aprofundando conceitos como funções de várias variáveis, limites e derivadas. Posteriormente, observaremos tais conceitos em alguns problemas simples porém interessantes através de um Modelamento Matemático e finalizaremos introduzindo nessas aplicações as séries e transformadas de Fourier. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Paula Cristina Rohr Ertel - Integrante / Francis Felix Cordova Puma - Coordenador.
     Membro: Paula Cristina Rohr Ertel.
  
  

Prêmios e títulos