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                                                                 Seminários em Análise Convexa e Otimização da UFSC


                                                                                                                      Departamento de Matemática
                                                                                                                Universidade Federal de Santa Catarina
                                                                                                                         Florianópolis, SC, Brasil
                                                                                                                     contato: maicon.alves@ufsc.br


    2017.01:        

       

  1. Douglas Soares Goncalves (UFSC). Analise de convergencia de um metodo Gauss-Newton globalizado com correcao espectral. Sexta-feira, 26 de maio, 10:30-11:30. Sala 007.

  2. Maicon Marques Alves (UFSC). Metodos de ponto proximal para operadores fortemente monotonos (parte II). Sexta-feira, 19 de maio, 10:30-11:30. Sala 007.

  3. Maicon Marques Alves (UFSC). Metodos de ponto proximal para operadores fortemente monotonos . Sexta-feira, 12 de maio, 10:30-11:30. Sala 007.

  4. Juliano de Bem Francisco (UFSC). Teoria do funcional densidade, equacoes de Kohn Sham e otimizacao. Sexta-feira, 05 de maio, 10:30-11:30. Sala 007.

  5. Juliano de Bem Francisco (UFSC). Teoria do funcional densidade, equacoes de Kohn Sham e otimizacao. Sexta-feira, 28 de abril, 10:30-11:30. Sala 007.

  6. Douglas S. Goncalves (UFSC). Convergencia do metodo de Levenberg-Marquardt para sistemas de equacoes nao-lineares sob condicao de error bound. Sexta-feira, 21 de abril, 10:30-11:30. Sala 007.


    2016.02:        

       

  1. Orestes Bueno (Universidad del Pacifico, Peru). Maximality and Polarity in Generalized Monotonicity . Quinta-feira, 15 de dezembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  2. Vincent Guigues (Emap/FGV-Rio). Inexact Dual Dynamic Programming . Quinta-feira, 01 de dezembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  3. Lila Paredes (UFSC). Metodo de Restauracao Inexata aplicado ao problema com restricoes de ortogonalidade . Quinta-feira, 24 de novembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  4. Y. Nesterov (CORE, Universite Catholique de Louvain, Belgica). Detecting communities by voting models . Quinta-feira, 17 de novembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  5. Fabio Margotti (UFSC). Metodos mistos para problemas inversos em espacos de Banach . Quinta-feira, 03 de novembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  6. Max Leandro Nobre Goncalves (UFG). Iteration-complexity of a proximal alternating direction method of multipliers (ADMM) . Quinta-feira, 27 de outubro, 14:00-15:00. Sala 202.

  7. Douglas S. Goncalves (UFSC). Convergencia global de algoritmos de descida (Parte II) . Quinta-feira, 20 de outubro, 14:00-15:00. Sala 202.

  8. Douglas S. Goncalves (UFSC). Convergencia global de algoritmos de descida (Parte I) . Quinta-feira, 06 de outubro, 14:00-15:00. Sala 202.

  9. Samara Costa Lima (UFSC). O metodo das inversas parciais de Spingarn para operadores monotonos (parte II) . Quinta-feira, 22 de setembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  10. Samara Costa Lima (UFSC). O metodo das inversas parciais de Spingarn para operadores monotonos (parte I) . Quinta-feira, 15 de setembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  11. Maicon Marques Alves (UFSC). Operadores monotonos maximais e o metodo de ponto proximal (parte II) . Quinta-feira, 01 de setembro, 14:00-15:00. Sala 202.

  12. Maicon Marques Alves (UFSC). Operadores monotonos maximais e o metodo de ponto proximal (parte I) . Quinta-feira, 25 de agosto, 14:00-15:00. Sala 202.


    2016.01:        

       

  1. Orizon P. Ferreira (IME/UFG). Unificando a analise de convergencia local do metodo de Newton para equacoes generalizadas fortemente regulares. Quarta-feira, 29 de junho, 10:30-11:30. Sala 202.

  2. Douglas Soares Goncalves (UFSC). Um metodo de gradiente projetado para otimizacao sobre matrizes de densidade. Quarta-feira, 8 de junho, 10:30-11:30. Sala 202.

    Resumo: Um ensemble de estados quanticos pode ser descrito por uma matriz Hermitiana, positiva semidefinida e de traco um, chamada matriz de densidade. Logo, e de interesse o estudo de metodos para minimizar uma certa funcao (energia, entropia, etc) sobre o conjunto de matrizes de densidade. Apresentamos um metodo de gradiente projetado que explora a geometria do conjunto viavel: resultado da interseccao do cone das matrizes positivas semidefinidas com o hiperplano definido pela restricao do traco unitario. Resultados numericos em problemas de tomografia de estados quanticos atestam a efetividade do metodo proposto quando comparado com metodos classicos da literatura baseados em iteracao de ponto fixo e programacao semidefinida.

  3. Clovis C. Gonzaga (UFSC). Desempenho de algoritmos de maximo declive para a minimizacao de funcoes quadraticas (Parte II). Quarta-feira, 18 de maio, 10:30-11:30. Sala 202.

  4. Clovis C. Gonzaga (UFSC). Desempenho de algoritmos de maximo declive para a minimizacao de funcoes quadraticas. Quarta-feira, 11 de maio, 10:30-11:30. Sala 202.

  5. Juliano de Bem Francisco (UFSC). Metodo de Lagrangeano Aumentado para o problema de minimos quadrados nao-linear com equacoes sem residuo (Parte II). Quarta-feira, 27 de abril, 10:30-11:30. Sala 202.

    Resumo: Neste seminario sera abordado o seguinte problema de minimos quadrados nao-linear: $\min \sum_{i=1}^n f_i(x)$, sujeito a $f_i (x) =0$ para $i \in J$, em que $J$ e um subconjunto de $\{1,\ldots, n\}$ e $f_i \R^n \to \R.$ Apresentaremos alguns conceitos fundamentais bem como alguns metodos classicos de otimizacao, dentre os quais citamos o metodo de Lagrangeano Aumentado. Veremos como este metodo pode ser aplicado para resolver o problema principal deste seminario. Para comprovar a eficiencia e robustez do esquema proposto, resolveremos um problema de fluxo de potencia com sobrecarga no sistema.

  6. Juliano de Bem Francisco (UFSC). Metodo de Lagrangeano Aumentado para o problema de minimos quadrados nao-linear com equacoes sem residuo . Quarta-feira, 20 de abril, 10:30-11:30. Sala 202.

    Resumo: Neste seminario sera abordado o seguinte problema de minimos quadrados nao-linear: $\min \sum_{i=1}^n f_i(x)$, sujeito a $f_i (x) =0$ para $i \in J$, em que $J$ e um subconjunto de $\{1,\ldots, n\}$ e $f_i \R^n \to \R.$ Apresentaremos alguns conceitos fundamentais bem como alguns metodos classicos de otimizacao, dentre os quais citamos o metodo de Lagrangeano Aumentado. Veremos como este metodo pode ser aplicado para resolver o problema principal deste seminario. Para comprovar a eficiencia e robustez do esquema proposto, resolveremos um problema de fluxo de potencia com sobrecarga no sistema.

  7. Douglas Soares Goncalves (UFSC). Convergencia local de metodos do tipo Gauss-Newton approximado (Parte II). Quarta-feira, 13 de abril, 10:30-11:30. Sala 202.

    Resumo: O metodo de Gauss-Newton e um dos mais utilizados na resolucao de problemas de quadrados minimos nao-lineares. Contudo, em certas aplicacoes, a resolucao exata dos subproblemas de quadrados minimos lineares, ou mesmo a avaliacao das derivadas, podem representar um elevado custo computacional. Apresentaremos metodos do tipo Gauss-Newton aproximado, onde a resolucao dos subproblemas e/ou as derivadas sao obtidas de forma aproximada. A convergencia local de tais metodos sera discutida com base em resultados de convergencia para o metodo de Newton inexato.

  8. Douglas Soares Goncalves (UFSC). Convergencia local de metodos do tipo Gauss-Newton approximado. Quarta-feira, 6 de abril, 10:30-11:30. Sala 202.

    Resumo: O metodo de Gauss-Newton e um dos mais utilizados na resolucao de problemas de quadrados minimos nao-lineares. Contudo, em certas aplicacoes, a resolucao exata dos subproblemas de quadrados minimos lineares, ou mesmo a avaliacao das derivadas, podem representar um elevado custo computacional. Apresentaremos metodos do tipo Gauss-Newton aproximado, onde a resolucao dos subproblemas e/ou as derivadas sao obtidas de forma aproximada. A convergencia local de tais metodos sera discutida com base em resultados de convergencia para o metodo de Newton inexato.