<div dir="ltr"><div>Boa tarde, como estão?</div><div> </div><div>Segue a informação das palestras que teremos nesta semana no Ciclo de Seminários de Pós-graduação PPGE-UFPE. Serão duas palestras curtas ministradas por estudantes do PPGE. A agenda completa de seminários confirmados para 2020 pode ser acessada pelo site: <a href="https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe" target="_blank">https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe</a>. </div><div></div><div class="gmail_quote"><div> </div><div>Próximas palestras - 22/07 (desde 16h00) (transmissão online via Google Meet pelo link: <a href="http://meet.google.com/icc-kckb-xrs" target="_blank">meet.google.com/icc-kckb-xrs</a>): </div><div> </div><div>PRIMEIRA PALESTRA (16h00) </div><div> </div>Título: Há transição de fase no processo de Stavskaya com comprimento Variável. Palestrante: César Diogo - Doutorando PPGE/UFPE Resumo: Revisitamos o processo de Stavskaya com comprimento variavel, um sistema de partículas interagentes unidimensional que difere dos tradicionalmente estudados. Nele, as partículas podem aparecer ou desaparecer durante a evolução do sistema . Ele foi inspirado no clássico processo de Stavskaya, que é uma versão a tempo discreto do bem conhecido processo de contato. E provado que ambos processos apresentam um tipo de transição de fase. Foi mostrado que para a versão variável destes processos, essa transição de fase não exite. Mais especificamente, o processo é sempre ergódico. Em nosso estudo, estabelecemos e analisamos a existência de um outro tipo de transição de fase. Além de explorar outros aspectos da sua dinâmica. No sistema que estamos estudando, cada partícula assume estado mais ou menos. Entre duas partículas, nasce uma partícula mais com probabilidade β independente do que ocorre nos outros lugares. Sempre que uma partícula mais é a vizinha mais próxima a direita de uma partícula menos, então ela desaparece com probabilidade α. Desenvolvemos alguns estudos computacionais. Trabalho em conjunto com Alex Dias Ramos. </div><div class="gmail_quote"> </div><div class="gmail_quote">Sobre o palestrante: Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela UFPE, Centro Acadêmico do Agreste e Mestrado em Estatística pela UFPE, Centro de Ciências Exatas e da Natureza. Atualmente é doutorando do PPGE-UFPE. (Fonte: Currículo Lattes). </div><div class="gmail_quote"> </div><div class="gmail_quote"><div class="gmail_quote"><div>SEGUNDA PALESTRA (16h30) </div><div> </div>Título: Metaheurística para a detecção de líderes e comunidades em redes sociais. Palestrante: Jucelino Matos - Doutorando PPGE/UFPE Resumo: Detecção de comunidades é um assunto que tem motivado diversos trabalhos. A atenção à esse campo de pesquisa é crescente devido a sua ampla aplicabilidade em redes sociais, sistemas complexos e big data. Uma comunidade é definida como um conjunto de nós de uma rede que possuem propriedades similares dentro dela. Em determinadas comunidades, alguns nós tem grande capacidade na difusão de informação e ideias então esses nós são comumente chamados de líderes de comunidade. Muitos algoritmos de detecção de comunidades têm sido propostos, mas poucos trabalhos são capazes de selecionar os líderes dessas comunidades nas redes sociais. Os algoritmos Leader Rank, LCDA 1 e 2 foram desenvolvidos com esse propósito. Nesse trabalho propomos dois algoritmos baseados na metaheurística GRASP que utilizam adaptações de LCDA 1 e 2 na fase de construção. Os resultados experimentais do nosso trabalho mostram que, quando comparados à literatura, os algoritmos propostos mostram-se competitivos no que concerne a qualidade da solução e robustez para a detecção de líderes e comunidades em redes sociais. Trabalho em conjunto com Raydonal Ospina e Geiza Cristina da Silva.</div><div class="gmail_quote"> </div><div class="gmail_quote">Sobre o palestrante: Possui graduação em Estatística pela UFC e Mestrado em Estatística pela UFPE. Atualmente é doutorando do PPGE-UFPE. (Fonte: Currículo Lattes). </div><div class="gmail_quote"> </div></div><div class="gmail_quote">Um abraço</div><div class="gmail_quote">Pablo Rodriguez </div></div>