O papel das tecnologias da informação e comunicação nos projetos de modelagem matemática

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Ensino e aprendizagem de estatística por meio da modelagem matemática: uma investigação com o ensino médio

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

Modelagem matemática no processo ensino-aprendizagem do cálculo diferencial e integral para o ensino médio

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

Modelagem matemática: elementos históricos sobre seu desenvolvimento em cursos de pós-graduação

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

Modelagem matemática e aplicações do problema de coloração em grafos

Pós-graduação em Matemática - IBILCE

Modelagem matemática e análise dinâmica da torre de um pulverizador de pomares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem matemática para a simulação de estratégias de controle biológico da mosca-do-mediterrâneo C. capitata (Diptera : Tephritidae), em plantações de citrus: utilização de variáveis temporais e espaciais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise crítica de aspectos de modelagem matemática no planejamento da expansão a longo prazo de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Modelagem matemática para maximização da produção da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) e impactos sobre o custo de operações mecanizadas de corte e carregamento

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

A Modelagem matemática como instrumento de ação política na sala de aula

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

Educação matemática online: a elaboração de projetos de modelagem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A modelagem matemática e a realidade do mundo cibernético

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

O Tratamento de questões ambientais através da modelagem matemática: um trabalho com alunos do ensino fundamental e médio

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

Modelagem matemática de tumores e estequiometria biológica

Cancer biology is a complex and expanding field of science study. Due its complexity, there is a strong motivation to integrate many fields of knowledge to study cancer biology, and biological stoichiometry can make this. Biological stoichiometry is the study of the balance of multiple chemical elements in biological systems. A key idea in biological stoichiometry is the growth rate hypothesis, which states that variation in the carbon:nitrogen:phosphorus stoichiometry of living things is associated with growth rate because of the elevated demands for phosphorusrich ribosomal RNA and other elements necessary to protein synthesis. As tumor cells has high rate proliferation, the growth rate hypothesis can be used in cancer study. In this work the dynamic of two tumors (primary and secondary) and the chemical elements carbon and nitrogen are simulate and analyzed through mathematical models that utilize as central idea biological stoichiometry. Differential equations from mathematical model are solved by numerical method Runge-Kutta fourth order

Modelagem matemática para a dispersão de fungos fitopatogênicos via autômatos celulares

Brazil is a major world producer and exporter of agricultural products like soybeans, sugar, coffee, orange and tobacoo. However, the action of phytopathogenic fungi has been one of the largest challenges encountered in the field as they are responsible for approximately 25 to 50 per cent of losses in crops of fruits and vegetables. The presence of these pathogens is always a problem, because the damage on the tissues and organs promote lesions which decreses growth vegetation and often leads the individual (host) to death. Therefore, it is crucial to understand the process of spreading of these pathogens in the field to develop strategies which prevent the epidemics caused by them. In this study, the dispersal of fungi phytopathogenic in the field was modeled using the automata cellular formalism. The growth rate of infected plants population was measured by the radius of gyration and the influence of host different susceptibility degrees into the disease spread was assessed. The spatial anisotropy related to the plant-to-plant space and the system’s response to distinct seasonal patterns were also evaluated. The results obtained by a mean field model (spatially implicit models) emphasized the importance of the spatial structure on the spreading process, and dispersal patterns obtained by simulation (using a cellular automata) were in agreement with thse observed in data. All computational implementation was held in language Cl