Muitos cenários de modelagem matemática envolvem um nível inerente de incerteza. Recentemente tem sido uma prática comum incorporar ruído em sistemas determinísticos para representar os efeitos aleatórios e construir modelos mais próximos da realidade. Há um interesse crescente em adicionar termos estocásticos a modelos matemáticos em biologia, epidemiologia, física, engenharia, neurociências, finanças e muitas outras áreas. Neste contexto, as equações diferenciais estocásticas (teoria oriunda do cruzamento de processos aleatórios e equações diferenciais) são amplamente usadas no estudo de fenômenos sujeitos a ruídos e flutuações de natureza diversa, e em situações práticas onde a incerteza desempenha um papel importante.

Nesta palestra será apresentada uma introdução a estes tipos de equações, suas diversas aplicações e métodos para sua simulação numérico-computacional. Também discutiremos brevemente questões atuais de pesquisa na área.

Hugo de la Cruz Cancino possui graduação em Matemática pela Universidad de Oriente (1998), doutorado em Matemática pela Universidad de la Habana (2007), pós-doutorado pelo Institut Mittag-Leffler, Royal Swedish Academy of Sciences, Suécia (2007) e pós-doutorado pelo IMPA-Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (2009-2013). Atualmente é Professor e Coordenador da Pós-graduação da Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da FGV. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Equações Diferenciais Estocásticas, Análise Numérica, Processos Estocásticos e Simulação Computacional. Desde 2018 é Associate Editor do journal "Applied Numerical Mathematics" (APNUM) da International Association for Mathematics and Computers in Simulation (IMACS)