Palestras

Resumo: A palestra tem por objetivo proporcionar um debate construtivo sobre licenciatura e promover um olhar atento e necessário da formação do papel do professor, destacando o educador de matemática e suas funções como profissional de conhecimento e de (in)formação de conteúdos, de formação de seres humanos e de sonhos. 

Resumo: Nesta palestra, apresentaremos a definição de Sistema Dinâmico Autônomo e sua classificação tradicional, entre discretos e contínuos e lineares e não-lineares, além do que se pretende estudar quando se tem em mãos um Sistema Dinâmico. Isso para que o significado do conceito seja bem compreendido a nível de graduação.

Abordaremos, em especial, o caso em o sistema dinâmico provém de uma EDO linear homogênea com coeficientes constantes, caso em que as propriedades gerais das órbitas estão amplamente estabelecidas.

Terminaremos explicando como este conhecimento apurado serve de inspiração para estudar EDP's, como se fossem EDO's, examinando o exemplo clássico da Equação do Calor em dimensão dois.

Resumo: Vamos discutir como as descobertas da Psicologia e da Neurociência podem explicar porque a gente foi mal naquela prova em que sabíamos tudo, ajudar-nos a acabar com o mal da procrastinação e a pensar fora da caixa.

Resumo:  O que o cérebro, a internet, as redes sociais e as cadeias alimentares têm em comum? Em princípio, nada que possamos imaginar, mas esses são exemplos de sistemas complexos, que são formados por elementos que interagem de forma não trivial. Sistemas complexos são comuns na natureza e exibem adaptação, comportamento emergente sem um controle central e ausência de escala. O estudo da complexidade vem crescendo em importância desde o início do século XXI, sendo aplicado nas mais diversas áreas, como no estudo de epidemias, doenças degenerativas, economia, planejamento urbano e inteligência artificial. Em 2021, o prêmio Nobel de Física foi atribuído a três pesquisadores que estudam a complexidade, reforçando a importância dessa área de estudo. Nessa palestra, vamos apresentar uma breve introdução ao estudo de sistemas complexos e discutir os principais avanços recentes, incluindo a modelagem de propagação de epidemias e rumores, o estudo da sincronização de osciladores acoplados e aplicações nas mais diversas áreas, desde a neurociência até o aprendizado de máquina. Vamos mostrar como a física, matemática e computação podem ser usadas para entender a complexidade.