Tese orientada por pesquisadores do CeMEAI é premiada pela SBMAC
Trabalho foi desenvolvido por aluno da UNICAMP
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Pelo segundo ano consecutivo, uma tese de doutorado orientada por pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) recebe o prêmio “Odelar Leite Linhares” de melhor tese do ano, oferecido pela Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC).
A edição 2017 do prêmio contemplou o aluno Lucas Eduardo Azevedo Simões, da UNICAMP. O trabalho, denominado “Técnicas Amostrais para Otimização Não Suave”, foi orientado pela professora Sandra Augusta Santos, do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) e co-orientado pelo professor Elias Helou Neto, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos. Os dois são membros do CeMEAI.
No ano passado, a SBMAC contemplou Wallace Casaca, que produziu a tese “On the Graph Laplacian for Spectral Image Segmentation and Energy Minimization on Graphs”. O trabalho foi orientado pelo professor Luis Gustavo Nonato, do ICMC e do CeMEAI.
O prêmio é voltado a trabalhos desenvolvidos por alunos de cursos de Graduação e de programas de Pós-Graduação do Brasil, em qualquer área, com conteúdo significativo em Matemática Aplicada e Computacional, e que tenham sido desenvolvidos em maior parte no Brasil.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI
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