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Bem-vindo à plataforma que reúne todos os trabalhos de pós-graduação aprovados nos programas de pós-graduação do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP). Aqui, você encontrará uma rica coleção de dissertações e teses nas áreas de matemática, estatística, computação, matemática aplicada e bioinformática, abrangendo uma ampla gama de temas e áreas de estudo. Alguns trabalhos podem estar disponíveis com o link para o texto completo na Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, enquanto outros podem não ter essa referência. No entanto, mesmo os trabalhos sem link estão disponíveis como exemplares físicos na biblioteca. Explore esse acervo valioso e mergulhe no conhecimento produzido por nossos pesquisadores e acadêmicos.

Data de defesa Título Aluno Orientador Nível
12/02/2026 Métodos para identificar estatísticas suficientes minimais Rafael Oliveira Cavalcante Autoria Alexandre Galvão Patriota Mestrado
11/02/2026 Variáveis Instrumentais na Inferência Causal Gustavo de Oliveira Kanno Autoria Rafael Bassi Stern Mestrado
10/02/2026 Estimando o número de neurônios ocultos em redes neurais Tiago Pereira Marques Autoria Florencia Graciela Leonardi Doutorado
10/02/2026 Constantes de Erdős-Ginzburg-Ziv de Grau Alto em Anéis Iuri Grangeiro Carvalho Autoria Lucas Colucci Cavalcante de Souza Mestrado
06/02/2026 Comidas típicas de celebrações juninas como contexto para investigar preço de venda: uma abordagem com modelo de matemática Cleber Ribeiro Cruz Autoria Vera Helena Giusti de Souza Mestrado
06/02/2026 Identificação de cargas sobre vigas de Timoshenko Elvis da Silva Rodrigues Autoria Alexandre Kawano Mestrado
05/02/2026 Estudo sobre a inversão do teorema de Lagrange-Dirichlet em 3 dimensões Karina Yukimi Peixoto Sakurai Autoria Fabio Armando Tal Mestrado
29/01/2026 Sobre a decomposição localmente irregular e suas variantes Pedro Santos Mota e Arraes Autoria Guilherme Oliveira Mota Doutorado
27/01/2026 Colorações canônicas em Teoria de Ramsey Hugo Martins Vicente Autoria Guilherme Oliveira Mota Mestrado
26/01/2026 Sistemas de observabilidade para aprendizado de máquina: uma investigação prática de requisitos e benefícios Vinicius Almeida Alves Autoria Kelly Rosa Braghetto Mestrado