Plenaristas
Palestras plenárias confirmadas
- Claudia Alejandra Sagastizábal (Unicamp)
- Daniela Buske (UFPel)
- Maicon Correa (IME-USP)
- Mauricio G. C. Resende (DIMACS, ITA/Unifesp)
- Maria Soledad Aronna (EMap-FGV)
- Vilmar Trevisan (UFRGS)
Claudia Alejandra Sagastizábal
Contribuições e Desafios da Matemática Industrial no Brasil
Devido à sua natureza multidisciplinar, a matemática industrial prospera em ambientes que fomentam o pensamento heterogêneo e o intercâmbio interdisciplinar.
Para ilustrar o impacto transformador da matemática no campo da energia, explicaremos como as tecnologias renováveis variáveis, geradoras de energia eólica e solar, podem influenciar de maneira inesperada a determinação dos sinais de preço — os multiplicadores de Lagrange em problemas de otimização.
Daniela Buske
De eventos extremos à ciência aplicável: matemática como instrumento de política pública
A recorrência de eventos hidrológicos extremos no Sul do Brasil reposicionou a matemática aplicada como um componente central da gestão de risco e da tomada de decisão pública. As cheias de 2023–2024–2025 no Rio Grande do Sul ilustram de maneira contundente a necessidade de integrar diferentes escalas e métodos — da modelagem hidrometeorológica à dinâmica de fluidos em ambientes complexos, passando por modelos estocásticos, sistemas dinâmicos não lineares e técnicas de previsão baseadas em dados. Esta palestra discute, de forma unificada, o arcabouço matemático empregado para compreender a propagação da onda de inundação, estimar o tempo de chegada das águas e prever níveis críticos em bacias altamente sensíveis. Analisam-se também os desafios de calibrar modelos em situações de dados incompletos, a importância da tradução dos resultados para agentes de campo (Defesa Civil, bombeiros, prefeituras) e a interação entre incertezas, comunicação científica e decisões urgentes.
Maicon Correa
Aspectos construtivos entre a modelagem matemática e o desenvolvimento de métodos numéricos
Muitos modelos matemáticos descrevem leis de acordo com as quais determinados sistemas evoluem no tempo. Tais modelos expressam o estado do sistema em um instante futuro como uma função do estado no presente e de condições de contorno. Nesta apresentação apresentaremos alguns modelos matemáticos descritos por Equações Diferenciais Parciais e comentaremos brevemente sobre aspectos de possíveis aproximações de suas soluções, a partir do emprego do Método dos Elementos Finitos e do Métodos de Volumes Finitos. Como ilustração, serão apresentados resultados inerentes à simulação de escoamentos de fluidos em diferentes cenários, tais como em meios porosos, em uma câmara do coração e em canais naturais.
Mauricio G. C. Resende
Otimizadores De Chaves Aleatórias (RKO): Otimização Combinatória Independente do Problema
Esta palestra introduz os Random-Key Optimizers (RKO), uma abordagem genérica, agnóstico ao problema, para resolver problemas de otimização combinatória. Random keys ou Chaves Aleatórias, são números reais gerados aleatoriamente no intervalo (0,1]. Um vetor de chaves aleatórias é um vetor de n chaves aleatórias e corresponde a um ponto no hipercubo unitário de dimensão n.
Soluções de problemas de otimização combinatória podem ser codificadas como vetores de chaves aleatórias. Por meio de um decodificador (decoder), uma solução pode ser recuperada a partir de um vetor de chaves aleatórias. Por exemplo, ao ordenar um vetor de chaves aleatórias, obtém-se uma permutação correspondente aos índices do vetor ordenado. Em um Problema do Caixeiro-Viajante (TSP), esses índices correspondem às cidades em um percurso.
No problema de otimização com chaves aleatórias, buscamos um ponto no hipercubo unitário de dimensão n que otimiza a função do decodificador. Para um TSP, trata-se de encontrar o ponto no hipercubo que, quando decodificado pelo decodificador baseado em ordenação, resulta no menor percurso entre as n cidades.
Ilustramos esse conceito descrevendo diversos decodificadores para diferentes problemas de otimização combinatória, e apresentando vários RKOs, incluindo um sistema híbrido que combina múltiplos RKOs em um único sistema inteligente.
Maria Soledad Aronna
About Modeling Spatial Disease Spread
We develop an epidemiological model describing disease transmission over a network of interconnected cities within a region. By combining methods from mathematical epidemiology and optimal control theory, we analyze the resulting dynamics and assess the impact of different vaccine allocation policies, identifying strategies that enhance the effectiveness of disease control.
We then introduce an aggregated model with a substantially reduced set of variables and parameters. A systematic comparison between the network-based and aggregated formulations is performed to evaluate the extent to which the reduced model captures the essential features of epidemic propagation in a spatially structured network.
Vilmar Trevisan
Os últimos desenvolvimentos sobre a Conjectura de Brouwer
A Teoria Espectral de Grafos (TEG) investiga propriedades estruturais de grafos por meio dos autovalores e autovetores associados a matrizes naturalmente relacionadas a eles, como as matrizes de adjacência e Laplaciana. Nesse contexto, a Conjectura de Brouwer ocupa um papel central, propondo uma relação entre a soma dos maiores autovalores laplacianos de um grafo e o seu número de arestas.
Mais precisamente, para um grafo 
Nesta palestra, discutiremos a relevância da Conjectura de Brouwer no âmbito da Teoria Espectral de Grafos, apresentaremos alguns dos avanços recentes relacionados ao problema e comentaremos resultados e contribuições obtidos nesse contexto.
