Título: Métodos tensoriais para otimização convexa.
Palestrante: Nancy Baygorrea - CETEM

Data: 25/09/2019 (quarta-feira)
Horário: 10:10
Local: IM-UFRJ, CT, sala C-116

Resumo: Métodos tensoriais para otimização irrestrita foram introduzidos por Schnabel e Chow (1991) para problemas de tamanho pequeno a moderado. Nesterov (2018) desenvolveu novos métodos tensoriais para otimização convexa irrestrita, resolvendo em cada iteração um problema auxiliar de minimização de polinômios multivariados convexos. Gasnikov et al. (2018) propuseram um novo método tensorial ótimo para problemas de otimização convexa para funções objetivos com derivadas p-Lipschitz-contínuas, analisaram a complexidade das suas iterações e mostraram que o método deles é muito mais rápido, na prática, que o método de Nesterov (2018).

Título: Dualidade aumentada e Otimização estocástica
Palestrante: Bernardo Freitas Paulo da Costa (IM-UFRJ)

Data: 18/09/2019 (quarta-feira)
Horário: 10:10
Local: sala C-119 - IM-UFRJ

Resumo: Uma das ideias comuns à otimização estocástica e ao aprendizado de máquina é a construção de funções valor. Nesta palestra, irei apresentar algumas das ideias em dualidade aumentada para representação de funções valor em problemas de otimização estocástica não-convexa.

Título: Functional Itô Calculus and Applications to Stochastic Control
Palestrante: Yuri Saporito (FGV)

Data: 23/09/2019 (segunda-feira)
Hora: 15:30
Local: B106-b – Bloco B - CT – Instituto de Matemática - UFRJ

Resumo/Abstract: In this talk we will review the recent developments on Functional Itô calculus, FITO in short. Created (or discovered) by Bruno Dupire and published in a seminal paper in 2009, this calculus is a generalization of Itô’s classical theory and allows us to examine models where the history of certain factors plays an important role. We will present the general theory and survey the theoretical unfolding of FITO. As an application, we will show how this theory allows us to consider stochastic control problems with path-dependence influence of the control in the dynamics of the state process.

O Conselho Universitário da UFRJ aprovou a concessão do título de Doutor Honoris Causa ao Professor Sir Adrian Smith, conhecido por sua imensa contribuição científica ao desenvolvimento de estudos no campo da Estatística e por sua carreira brilhante.

Sir Adrian Smith um estatístico britânico. Foi diretor da Queen Mary University of London, professor de estatística e chefe do departamento de matemática da Universidade de Nottingham. Smith é um ex-vice-chanceler adjunto da Universidade de Londres e tornou-se vice-chanceler da universidade posteriormente. Ele se afastou do cargo em agosto de 2018 para se tornar o diretor do Alan Turing Institute, função que desempenha até os dias de hoje.

A associação do nome do Adrian à UFRJ é uma vitória para o DME e para a Estatística nacional como um todo e honra toda a comunidade de Estatística brasileira.