Bem-vindos ao repositório dos Alunos do PPGMC/LNCC. Este espaço é dedicado à colaboração e compartilhamento de materiais úteis entre os alunos do programa.
O Programa de Pós-Graduação de Modelagem Computacional do LNCC está orientado no sentido de promover enfoque multidisciplinar da pesquisa científica e tecnológica nas áreas de matemática, computação, métodos numéricos, controle, otimização, biologia computacional, medicina assistida por computação científica e engenharia, incluindo petróleo água e gás. Abaixo estão as principais linhas de pesquisa do programa:
Modelagem Matemática e Computacional de Circulação e Transporte
Esta linha de pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de Modelagem Matemática e Computacional, estimulando a investigação interdisciplinar com ênfase nas áreas de Fenômenos de Transporte, Dinâmica dos Fluidos, Fluidos não newtonianos, Meios Porosos, Eletromagnetismo, Escoamentos biológicos, Ciências dos Materiais e difusão do conhecimento.Modelagem Matemática e Computacional de Equilíbrio e Otimização
Esta linha de pesquisa tem como objetivo principal o desenvolvimento de técnicas inovadoras na solução de inúmeros problemas científicos e tecnológicos, desde a concepção e análise dos modelos matemáticos e computacionais, suas aplicações na compreensão profunda de fenômenos de diversas naturezas, assim como na resolução de problemas inversos associados, até a otimização de sistemas complexos multifísicos.Modelagem Matemática e Computacional de Biossistemas e Bioinformática
Essa linha abrange pesquisas nas áreas de bioinformática, modelagem molecular e modelagem de sistemas biológicos. Nessas áreas, as pesquisas visam o estudo de problemas biológicos com aplicação em saúde humana, meio ambiente, biodiversidade e biotecnologia. As pesquisas envolvem o desenvolvimento e uso de métodos computacionais, estatísticos e matemáticos visando a compreensão dos sistemas biológicos, seu funcionamento, estruturas moleculares, complexidade, interações e relações evolutivas.Controle e Filtragem de Sistemas Dinâmicos
Esta linha de pesquisa tem como foco problemas de controle e filtragem de sinais em sistemas dinâmicos, processamento de sinais discretos, e métodos estocásticos em finanças. Neste contexto, é de especial interesse a análise do potencial de algoritmos de aprendizado de máquina para a solução de problemas clássicos em aberto, e em novos desafios relacionados ao controle de sistemas distribuídos (sistemas de controle em rede).Computação Científica
Esta linha de pesquisa tem como foco o desenvolvimento de técnicas nas áreas de computação massivamente paralela, distribuída e em nuvem, computação quântica, visualização científica, processamento de imagem, realidade virtual e aumentada, big data, ciência de dados e inteligência artificial, impactando a pesquisa e o desenvolvimento de modelos, métodos, algoritmos e sistemas computacionais robustos e eficientes.Este repositório tem como objetivo:
- Compartilhar Materiais: Disponibilizar apostilas, códigos, tutoriais, e outros materiais didáticos que auxiliem no aprendizado e na pesquisa.
- Fomentar Colaboração: Encorajar os alunos a colaborar em projetos, compartilhar soluções e melhorar continuamente os recursos disponíveis.
- Centralizar Informações: Servir como um ponto central para informações relevantes ao curso e aos projetos dos alunos.
Estamos sempre buscando contribuições que possam enriquecer ainda mais nosso acervo e colaboração:
- Contribua com Material: Se você tem material didático, código ou qualquer outro conteúdo que possa ser útil, sinta-se à vontade para adicionar.
- Sugira Mudanças: Abra uma issue para discutir mudanças ou adicione sugestões diretamente via pull requests.
- Participe das Discussões: Engaje com outros alunos nas discussões para ampliar o aprendizado colaborativo.
Este README foi atualizado pela última vez em 01/09/2024.
