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MC1 – Métodos Computacionais em Problemas Inversos na Pesquisa Espacial

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Instrutor: Dr. Haroldo Fraga Campos Velho

E-mail:

haroldo

Resumo: Este Minicurso apresenta uma introdução sucinta aos problemas inversos. Primeiramente, conceito e classificação de problemas inversos são descritos, para então serem discutidas a técnica de regularização (alguns operadores são apresentados, bem como técnicas de solução de otimização), técnica variacional e redes neurais artificiais. Exemplos de problemas inversos em várias áreas da pesquisa espacial são apresentados e discutidos: ciência espacial (mapas de radiação cósmica de fundo, geofísica espacial), engenharia espacial (detecção de danos em estruturas aero-espaciais, projeto ótimo de radiadores espaciais), oceanografia (propriedade óticas de oceanos), meteorologia (temperatura e umidade atmosféricas a partir de dados de satélites).

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MC2 - Verificação Formal de Software

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Instrutor: Dr. Valdivino Alexandre de Santiago Júnior

E-mail:

valdivino.santiago

Resumo: Definição de Verificação Formal de software. Métodos de Verificação Formal. Exemplos de Aplicações de métodos de Verificação Formal, incluindo para a área espacial. Definição e principais atividades de Model Checking. Revisão sobre Lógica Proposicional. Sistemas de Transição. Propriedades de tempo linear: segurança, vivacidade (liveness), invariantes. Lógica Temporal Linear (Linear Temporal Logic – LTL): sintaxe, semântica. Model Checking baseado em autômatos para LTL. Lógica de Árvore de Computação (Computation Tree Logic - CTL): sintaxe, semântica. Model Checking simbólico para CTL. Padrões de Especificação. Abstração. Ferramentas de software (Model Checkers) para apoiar o processo de Verificação Formal de software.

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MC3 - Análise Computacional de Séries Temporais em Ciências Ambientais e Espaciais

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Instrutor: Dr. Reinaldo R. Rosa e Dr. Fernando M. Ramos

E-mail:

reinaldo

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fernando

Resumo: Este minicurso trata dos conceitos e fundamentos relacionados às técnicas matemáticas e computacionais aplicadas na análise de dados medidos na forma de séries temporais. O objetivo principal é apresentar, de forma objetiva e prática, como os cientistas analisam séries temporais (medidas de temperatura na floresta amazônica, por exemplo) e séries espaço-temporais composta por uma seqüência de imagens digitais que representam a evolução de um dado fenômeno físico (distribuição de temperatura na superfície do oceano observada por sensoriamento remoto, por exemplo). Neste minicurso são abordadas os seguintes conceitos e técnicas: distribuições de probabilidades, complexidade estatística, leis de potência, dimensões fractais, dimensão de correlação, funcionais de Minkowski, espectro global de ondeletas e espectro-gradiente para séries curtas. Além de dados relacionados ao meio-ambiente são também analisados, como exemplos, dados observacionais relacionados às explosões solares e outros eventos extremos.

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MC4 - Tópicos em Fenômenos de Transporte: Teoria, Simulação e Aplicações em Tecnologia Espacial

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Instrutor: Dr. Jerônimo S. Travelho

E-mail:

jeff

Resumo: Conceituação de Fenômenos de Transporte. Modelos discreto e contínuo da matéria, intervalos de aplicação. Métodos de abordagem para modelagem molecular dos fluidos. Teoria do contínuo, teorema de transporte de Reynolds. Equações de balanço de massa, quantidade de movimento, energia e transporte de espécies na teoria do contínuo. Classes de métodos para abordagem do contínuo. Fases da modelagem: pré-processamento, processamento e pós-processamento. Algumas aplicações em tecnologia espacial.

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MC5 - Introdução à Modelagem Markoviana e sua Aplicação em Ciência Espacial

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Instrutor: Dr. Solon Venâncio de Carvalho

E-mail:

solon

Resumo: Processos estocásticos são modelos probabilísticos usados para descrever o funcionamento de sistemas governados por mecanismos aleatórios, ou seja, sistemas cujo comportamento futuro não pode ser predeterminado, a não ser por sua probabilidade. Neste minicurso faremos uma introdução aos fenômenos aleatórios e à teoria dasprobabilidades, em seguida descreveremos as Cadeias de Markov bem como suautilização na modelagem de sistemas. Alguns exemplos de aplicação na área espacial serão apresentados.

Ementa: Aula 1: Introdução à teoria das probabilidades. Aula 2: Introdução às Cadeias de Markov. Aula 3: Modelagem markoviana de sistemas. Aula 4: Exemplos de Aplicações Espaciais.

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MC6 - Tópicos de Cosmologia Computacional

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Instrutor: Dr. Reinaldo R. Rosa

E-mail:

reinaldo

Resumo: Este Minicurso apresenta, de forma introdutória e objetiva, os principais tópicos da cosmologia moderna abordados com o auxílio da matemática computacional e computação de alto-desempenho.

Ementa : Aula 1: Histórico da Cosmologia, Desafios Matemáticos e Computacionais. Aula 2: Gravitação e Física de Partículas: Matéria e Energia Escuras nos Modelos Cosmológicos Aula 3: Observação e Simulação da Radiação Cósmica de Fundo Aula 4: Observação e Simulação da Formação de Estruturas em Grandes Escalas. Algoritmos tradicionais (GADGET) e com tecnologia GPU/CUDA.