Seguindo a a longa tradição no reconhecimento de trabalhos de excelência, nas diversas áreas de Matemática Aplicada e Computacional, foram avaliados os trabalhos submetidos para os prêmios da SBMAC conforme o regulamento no endereço https://www.sbmac.org.br/. Confira abaixo a lista de premiados.
Prêmio Marco Antônio Raupp (Doutorado)
1º Lugar
Nome: Adriano Alves de Alcântara
Instituição: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Análise e simulação numérica para três modelos de ondas com condições de fronteira do tipo Dirichlet, Acústica e Impenetrabilidade
Orientadores: Mauro Antonio Rincon e Haroldo Rodrigues Clark
Menção Honrosa
Nome: Vinícius Loti de Lima
Instituição: Universidade Estadual de Campinas
Título: Integer Programming Based Methods Applied to Cutting, Packing, and Scheduling
Orientadores: Flávio Keidi Miyazawa e Thiago Alves de Queiroz
Prêmio Clóvis Caesar Gonzaga (Mestrado)
1º Lugar
Nome: Fabio Vinicius Góes Amaral
Instituição: Universidade Estadual Paulista – Presidente Prudente
Título: Data-driven mathematical models for assessing the COVID-19: SIRD- type equations
Orientadores: Cássio Machiaveli Oishi e Wallace Correa de Oliveira Casaca
Menção Honrosa
Nome: Gabriel Felipe Dalla Stella
Instituição: Universidade Federal do Paraná
Título: Adaptive trust-region and Riemannian gradient descent methods without
function evaluations
Orientador: Geovani Nunes Grapiglia
Iniciação Científica
1º Lugar
Nome: Fernando José Monteiro de Araújo
Instituição: Universidade Federal de Santa Maria
Título: QUANTILE REGRESSION AND TIME SERIES MODELS BASED ON THE BURR XII DISTRIBUTION
Orientadora: Renata Rojas Guerra
Co-orientador: Fernando Arturo Peña-Ramírez
2º Lugar
Nome: Gabriel Rodrigues Silva Grillo
Instituição: Universidade Estadual de Campinas
Título: Métodos de primeira ordem acelerados e buscas adaptativas para minimização suave
Orientadora: Sandra Augusta Santos
3º Lugar
Nome: Lucas Machado Moschen
Instituição: Fundação Getúlio Vargas
Título: Prevalence estimation and binary regression methods for respondent-driven sampling with outcome uncertainty
Orientador: Luiz Max Carvalho