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Borges, Rafael Ribaski. "Teoria de Valores Extremos Aplicada a Redes Complexas." UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, 2013. http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/905.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2017-07-21T19:26:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Rafael Ribaski Borges.pdf: 2504879 bytes, checksum: b87dbb16266c955866bfc47eef34de30 (MD5)
Previous issue date: 2013-03-05<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>The extreme value theory is a branch of statistics and probability. It deals with the asymptotic distributions of extreme values (maximum or minimum) temporal series. The
events which takes the average values removed are classified as extreme events. Examples include natural disasters such as goods, earthquakes or an event that causes a strong impact on society. Considering the scenario of complex networks, some examples of extreme events are congestion in networks of roads, power outages in power transmission networks and web servers congested. Thus, understanding the mechanisms that occur in such events is of great interest, because the prediction of these occurrences can minimize its efects, or even avoid them. Thus, the objectives of this study were: 1) to describe the asymptotic behavior of exceedances of a threshold specified by the generalized extreme value distribution, 2) extend the study to the probability of extreme events in complex networks with random topology, small world and scale free. This work was carried out by simulations of random walk pattern and shorter paths. The results shows that for the nodes, also called vertices or sites with low connectivity (lesser degree) in the networks analyzed, the distribution of excesses is not of exponential type. This implies that this distribution is bounded above. The results for the nodes with higher degree were similar, but only for the scale-free network this behavior does not occur. This is due to the fact that the number of exceedances observed in this case is signicantly smaller than the other. It was checked analytically and numerically simulated by random walk pattern,
the probability of extreme event is larger and the average time between them is smaller for nodes with lower degree when compared with nodes with higher degree. The spectrum
of eigenvalues of the adjacency matrix of the network, which describes the links between nodes, provides conditions for a good agreement between the analytical results and the
simulations. For simulations of random walk for shorter paths it was found that nodes with lower betweenness centralities are more likely to have extreme events.<br>A teoria de valores extremos é um ramo da estatística e probabilidade. Ela trata das distribuições assintóticas de valores extremos (máximos ou mínimos) de séries temporais.
Os eventos que assumem valores afastados da média são classificados como eventos extremos. Alguns exemplos são desastres naturais, tais como enchentes, terremotos ou um
evento que cause um forte impacto na sociedade. Considerando o cenário de redes complexas, alguns exemplos de eventos extremos são congestionamentos em redes de rodovias, quedas de energia em redes de transmissão e servidores de internet congestionados. Assim, a compreensão dos mecanismos que regem tais eventos é de grande interesse, pois com a previsão de ocorrências destes pode-se minimizar seus efeitos ou até mesmo evitá-los. Com isso, os objetivos deste trabalho foram: 1) descrever o comportamento assintótico das excedências de um valor limite especicado por meio da distribuição de valores extremos
generalizada; 2) estender o estudo para a probabilidade de eventos extremos em redes complexas com topologia aleatória, mundo pequeno e escala livre. Este trabalho foi
realizado por meio de simulações de caminhada aleatória padrão e por menores caminhos. Os resultados obtidos mostram que para os nós, também denominados vértices ou sítios, com menor conectividade (menor grau) nas redes analisadas, a distribuição dos excessos não é do tipo exponencial. Isto implica que esta distribuição é limitada superiormente. Os resultados para os nós com maior grau foram semelhantes, porém, somente para a rede de escala livre este comportamento não ocorre. Isto se deve ao fato de que o número de excedências observadas neste caso são menores do que nos demais. Foi vericado analiticamente
e numericamente por meio de simulações de caminhada aleatória padrão, que a probabilidade de evento extremo é maior e que o tempo médio entre eles é menor para os nós com grau menor, quando comparados com nós com grau maior. O espectro de autovalores da matriz adjacência da rede, a qual descreve as ligações entre os nós, fornece
condições para uma boa concordância entre os resultados analíticos e das simulações.Para simulações de caminhada aleatória por menores caminhos verificou-se que os nós
com menores centralidades de intermediação são mais propensos a ter eventos extremos.
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Figueira, Sabrina de Oliveira. "Análise espectral de redes complexas." Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2010. http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1805.
Full textAbstract:
Neste estudo são apresentados os resultados do trabalho sobre simulações de redes de conexões complexas. Foram simuladas redes regulares, intermediárias e aleatórias com o número de nós e de conexões variando entre 103 e 5x103 e entre 2x104 e 105, respectivamente, e com probabilidade variando de 0 a 1 com passo de 0.1, com o enfoque na Teoria Espectral. Utilizando a linguagem C e o software Matlab, as redes são
representadas pela sua matriz adjacência, com o objetivo de observar-se o comportamento de seus autovalores através de histogramas. A finalidade é a caracterização de redes complexas. Observa-se que a distribuição dos autovalores segue a lei semicircular de Wigner.<br>This study presents the results of the work about simulations of networks of complex connections. They were simulate regular networks, middlemen and aleatory with the number of nodes and of connections varying between 103 and 5x104 and between 2x104 and 105, respectively, and with probability varying from 0 to 1 with step of 0.1, with the focus in the Spectral Theory. Using the language C and the software Matlab, the networks are
represented by its adjacency matrix, with the objective of observing the behavior of its eigenvalues through histograms. The purpose is the characterization of complex networks. Its observed that the eigenvalues distribution follows the Wigners semicircular law.
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Pereira, Vanessa Helena 1986. "Redes complexas em presença de falhas induzidas." [s.n.], 2010. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/267799.
Full textAbstract:
Orientador: Varese Salvador Timóteo<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia<br>Made available in DSpace on 2018-08-17T09:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Pereira_VanessaHelena_M.pdf: 2435236 bytes, checksum: c61f3c9e770fd549a5b0fac102f12ffc (MD5)
Previous issue date: 2010<br>Resumo: A necessidade da operação intermitente de redes complexas leva ao estudo das falhas nas redes de topologia livre de escala (Scale-Free) de Barabási-Albert. Neste trabalho introduzem-se as teorias fundamentais ao estudo das redes complexas, além da revisão de vários trabalhos científicos relacionados às falhas e aos mecanismos de contenção destas. Utilizando o software Attacker-Defender, são construídas várias redes complexas Scale-Free de diferentes tamanhos, representadas por grafos. Estas redes são utilizadas para simular dois tipos de falhas mais frequentes: falhas aleatórias e falhas direcionadas aos hubs (nós com maior número de arestas incidentes) em duas etapas. Na primeira etapa, em dez tamanhos de redes são testadas quatro situações distintas. Na segunda etapa, em sete tamanhos de redes, são testadas dez diferentes vulnerabilidades. A partir da análise dos resultados da primeira etapa, observa-se qual dos quatro cenários analisados é o mais vantajoso para contenção de falhas nas redes. A análise da segunda etapa permite definir a descrição matemática do comportamento dos nós sobreviventes e atingidos no pós-falha, em cada uma das redes, para cada tipo de falha, através de métodos e funções específicas encontradas.<br>Abstract: The need for the intermittent operation of complex networks leads to the study of failures in these networks topology called Scale-Free, Barabási-Albert. In this work we introduce the fundamental theories to the study of complex networks, in addition to reviewing various scientific studies related to the failures and the mechanisms against cascade failures. Using the Attacker-Defender software, Scale-Free complex networks of different sizes are built, represented as graphs. These networks are used to simulate the two most common types of failures: random failures and attacks to hubs (nodes with the largest number of incident edges) in two steps. In the first step in ten sizes of networks are tested in distinct four cases. In the second step, in seven sizes of networks are tested ten different vulnerabilities. From the analysis of the results of the first step, it is observed which cases are best for the networks. The analysis of the second step provides the mathematical description of the behavior of the survivors and the affected nodes, after the failure in each network for each type of failure, through methods and specific functions was found.<br>Mestrado<br>Tecnologia e Inovação<br>Mestre em Tecnologia
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Carvalho, Alexsandro Marian. "Dinâmica de doenças infecciosas em redes complexas." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2012. http://hdl.handle.net/10183/70414.
Full textAbstract:
Fenômenos como a rápida propagação de epiderriias em escala mundial têm chamado a atenção 'para a importância da estrutura da rede de contatos, através da qual os membros de uma comunidade interagem entre. si. O efeito da topologia das redes de contatos sociais na dinâmica de epidemias tem sido .estudado recentemente de maneira geral em redes paradigmáticas (inundo pequeno, livre de escala, etc), mostrando efeitos que dão outra dimensão aos resultadps típicos de campo médio, ou seja, ausência de limiar de epidemia e limiar de epidemia dependente da topologia. Motivados por estes resultados, analisamos e implementamos: modelos teóricos 'e computacionais de propagação de epidemias. Em termos de contribuição,' primeiramente, apresentamos uma solução algébrica para o modelo SIR. na aproximação de campo médio. Em seguida; desenvolvemos um modelo de rede de interação. dinâmica a qual se desenvolve uma epidemia. *Entre os resultados, achamós que o tempo característico de formação da rede frente ao ternpo da doença influencia na dinâmica da epi demia. Por fim, utilizando dá dinâmica da doença, comparamos uma rede real de, contatos amorosos com as redes paradigmáticas. Concluímos, que estrutura estática real comporta-se como uma rede aleatória e que a inserçãO da formação dinâmica das interações atenua os efeitos da epidemia.<br>Phenomena such as the rapid spread of epidermes on a global scale have drawn attention to the importante of the structure of the network, through which members of a cornmunity interact. The effect of 'the network topology of social contacts the dyriamics of ,epidemics has been studied recently in general network models (small world, scale free, etc), showing effects that give another dimension to the results of typical mean field, or absence of epidemic threshold and epidemic threshold depends on the topology. Motivated by these results; we analyze and implement theoretical and computational fflodels for the sprea,d of epidermes. In terms of contribution, first, we present an algebraic solution for the SIR model in the mean field approximátion. Further, we develop a network model for the dynarnic interaction between individuais in which develops an epidemic. Among the results, we found that the characteristic time of formation of the network against the time of disease infiuences the dynamics of the epidemic. Finally, using the dynamics of the disease, we cornpáred a real network of loving contacts with the network model. We conclude that real static structure behaves like a random network and that the insertion of the formation dynamies of interactions attenuates the effects of the epidernic..
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Nascimento, Amanda Leonel. "Detecção de ligações fracas em redes complexas." Instituto Tecnológico de Aeronáutica, 2011. http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1982.
Full textAbstract:
O estudo de redes complexas vem se expandindo e se difundindo cada vez mais em áreas multidisciplinares, com contribuições em Biologia, Sociologia, Física e Computação, entre inúmeras outras. Nesta modelagem de redes que utiliza grafos, ligações executam o importante papel de representar as interações entre os elementos da rede. Particularmente, ligações fracas se destacam por realizar a conexão entre diferentes grupos da rede. Entretanto, nem sempre é desejável ou ao menos possível manter um grande número de ligações em redes complexas, devido ao custo de manutenção de ligações em redes tecnológicas reais, por exemplo. Embora não-intuitiva, a remoção de ligações pode gerar melhorias em algumas propriedades. Neste trabalho, propomos uma otimização de propriedades small-world em redes geométricas, isto é, a obtenção de um alto coeficiente de agrupamento e a manutenção de um baixo caminho mínimo médio. Tal otimização pode ocorrer a partir da remoção de ligações selecionadas e da emergência de ligações fracas nas redes. Para isso, utilizamos o método Reckful Roaming de controle local de topologias, que foca na criação de regiões altamente clusterizadas, através da remoção de ligações que não contribuam para o aumento do agrupamento local. Desenvolvemos um novo método de controle local de topologias, cuja probabilidade de remoção de ligação é baseada nas similaridades máxima e média entre cada ligação analisada. Algumas variantes híbridas, utilizando heurísticas Reckful Roaming e do método baseado em similaridades, também são desenvolvidas, a fim de obtermos uma combinação de propriedades e vantagens de ambos os métodos. Por fim, propomos a aplicação de um método para detecção de ligações fracas baseado no modelo de comunidades de ligações. O algoritmo de clusterização de comunidades de ligações realizou com sucesso a detecção de ligações fracas nas amostras testadas. As redes otimizadas através do método Reckful Roaming apresentaram diminuição do percentual de ligações fracas. Contudo, a aplicação dos métodos baseados em similaridades entre ligações resultou em redes com até 1/3 de ligações fracas, após a remoção de metade das ligações da rede. Os métodos propostos e estudados aqui podem ser aplicados a redes complexas de grande escala e testados em redes reais, para extensão dos resultados.
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Macêdo, Heverton Barros de. "Redes complexas e autômatos celulares aplicados à criptografia." Instituto Tecnológico de Aeronáutica, 2014. http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3159.
Full textAbstract:
As conexões entre as células de um autômato celular tradicional são realizadas conforme um reticulado. Esse padrão de conexão faz com que o comprimento médio do menor caminho entre as células seja grande, exigindo que o autômato celular efetue várias evoluções para que o comportamento dinâmico de uma regra alcance todo o reticulado. O presente trabalho propõe a modificação na estrutura de conexão dos autômatos celulares empregando conceitos de redes complexas. É apresentado um processo de construção capaz de produzir redes que evoluem tanto para frente quanto para trás. O processo de construção de redes emprega uma variante de grafos dirigidos rotulados, permitindo que as redes geradas evoluam a partir do mesmo conjunto de regras utilizado pelo autômato celular tradicional. Experimentos empregando o cálculo de entropia, além de testes sobre aleatoriedade, foram realizados com o objetivo de investigar o comportamento dinâmico obtido por quatro redes distintas, geradas a partir do processo de construção de redes aqui proposto. Os experimentos indicam que, dependendo da estrutura de conexão, é possível reduzir de forma significativa a quantidade de evoluções necessárias para que uma perturbação inicial se propague por todas as células do reticulado. Uma aplicação direta dos resultados encontrados nesse trabalho consiste na elaboração de métodos criptográficos significativamente mais rápidos do que aqueles que empregam os autômatos celulares tradicionais.
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Oliveira, Alessandro Bof de. "Descritor de forma 2D baseado em redes complexas e teoria espectral de grafos." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2016. http://hdl.handle.net/10183/134397.
Full textAbstract:
A identificação de formas apresenta inúmeras aplicações na área de visão computacional, pois representa uma poderosa ferramenta para analisar as características de um objeto. Dentre as aplicações, podemos citar como exemplos a interação entre humanos e robôs, com a identificação de ações e comandos, e a análise de comportamento para vigilância com a biometria não invasiva. Em nosso trabalho nós desenvolvemos um novo descritor de formas 2D baseado na utilização de redes complexas e teoria espectral de grafos. O contorno da forma de um objeto é representado por uma rede complexa, onde cada ponto pertencente a forma será representado por um vértice da rede. Utilizando uma dinâmica gerada artificialmente na rede complexa, podemos definir uma série de matrizes de adjacência que refletem a dinâmica estrutural da forma do objeto. Cada matriz tem seu espectro calculado, e os principais autovalores são utilizados na construção de um vetor de características. Esse vetor, após aplicar as operações de módulo e normalização, torna-se nossa assinatura espectral de forma. Os principais autovalores de um grafo estão relacionados com propriedades topológicas do mesmo, o que permite sua utilização na descrição da forma de um objeto. Para validar nosso método, nós realizamos testes quanto ao seu comportamento frente a transformações de rotação e escala e estudamos seu comportamento quanto à contaminação das formas por ruído Gaussiano e quanto ao efeito de oclusões parciais. Utilizamos diversas bases de dados comumente utilizadas na literatura de análise de formas para averiguar a eficiência de nosso método em tarefas de recuperação de informação. Concluímos o trabalho com a análise qualitativa do comportamento de nosso método frente a diferentes curvas e estudando uma aplicação na análise de sequências de caminhada. Os resultados obtidos em comparação aos outros métodos mostram que nossa assinatura espectral de forma apresenta bom resultados na precisão de recuperação de informação, boa tolerância a contaminação das formas por ruído e oclusões parciais, e capacidade de distinguir ações humanas e identificar os ciclos de uma sequência de caminhada.<br>The shape is a powerful feature to characterize an object and the shape analysis has several applications in computer vision area. We can cite the interaction between human and robots, surveillance, non-invasive biometry and human actions identifications among other applications. In our work we have developed a new 2d shape descriptor based on complex network and spectral graph theory. The contour shape of an object is represented by a complex network, where each point belonging shape is represented by a vertex of the network. A set of adjacencies matrices is generated using an artificial dynamics in the complex network. We calculate the spectrum of each adjacency matrix and the most important eigenvalues are used in a feature vector. This vector, after applying module and normalization operations, becomes our spectral shape signature. The principal eigenvalues of a graph are related to its topological properties. This allows us use eigenvalues to describe the shape of an object. We have used shape benchmarks to measure the information retrieve precision of our method. Besides that, we have analyzed the response of the spectral shape signature under noise, rotation and occlusions situations. A qualitative study of the method behavior has been done using curves and a walk sequence. The achieved comparative results to other methods found in the literature show that our spectral shape signature presents good results in information retrieval tasks, good tolerance under noise and partial occlusions situation. We present that our method is able to distinguish human actions and identify the cycles of a walk sequence.
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Silva, Mariana Oliveira da. "Problema de cobertura por vértices em redes complexas." Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2013. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/734.
Full textAbstract:
A teoria dos grafos é uma ferramenta matemática muito utilizada na resolução de problemas algorítmicos e computacionais em que se quer modelar conjuntos de elementos e relações entre estes elementos. Sistemas naturais e tecnológicos de diversos domínios podem ser representados matematicamente por grafos que possuem propriedades estatísticas bem conhecidas, sendo uma destas propriedades a distribuição de graus dos vértices do grafo seguindo a lei de potência (power law). Exemplos destes grafos, conhecidos como grafos power law são a internet, World-Wide Web, as redes sociais, redes biológicas. No contexto de problemas algorítmicos em grafos, estamos interessados em problemas computacionalmente difíceis de serem resolvidos que pertencem à classe NP-Difícil (ou NP-Hard), mais especificamente no problema de cobertura por vértices. Neste trabalho será estudado experimentalmente o comportamento de um algoritmo baseado em uma estratégia gulosa para o problema de cobertura de vértices e compararemos com outro algoritmo de aproximação e com a solução exponencial ótima. Em particular esta solução será aplicada e analisada em redes complexas.<br>Graph theory is a mathematical tool used in solving many algorithmic and computational problems in that both sets of model elements and relationships between these elements. Most natural and technological systems can be mathematically modeled by graph having many well known properties, in particular the power law distribution of the vertex degree sequence. Examples of such graphs, called power law graphs are the Internet, World-Wide Web, social networks, biological networks. In the context of algorithmic problems on graphs, we are interested in problems in class NP-Hard, more specifically in the vertex cover problem. This work will be studied experimentally the behavior of an algorithm based on a greedy strategy for the vertex cover problem and compare with other approximation algorithms and with the exponential optimal solution. In particular this solution will be applied and analyzed in complex networks.
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Wehmuth, Klaus. "Avaliação distribuída de centralidade em redes complexas." Laboratório Nacional de Computação Científica, 2012. https://tede.lncc.br/handle/tede/144.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2015-03-04T18:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012-03-05<br>Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior<br>The last decade or so has witnessed an ever-increasing growth in the study of very large complex networks related to different areas, such as biology, sociology, and the Internet. In this broad context, the concept of centrality offers a measure of the relative importance of nodes within a given complex network and is thus crucially important to network analysis. There are many different definitions of network centrality, which rank the relative importance of nodes using different criteria, depending on the targeted analysis. Among these, the traditional closeness centrality ranks the nodes by how close each node is to all other nodes in the network. In other words, the most central nodes according to a ranking based on closeness centrality are those best positioned for efficient diffusion processes, such as information or goods distribution as well as disease or rumor spreading, and so on. Nevertheless, computing closeness centrality in large complex networks is costly because it is necessary to determine the distance between all pairs of nodes in the network, thus requiring full knowledge of the network's topology. In centrality-based network analysis, the position of each node in the centrality ranking is typically more important than the particular centrality value associated to each node. Here, we present a fully distributed method capable of yielding different kinds of centrality, among them one which node ranking correlates strongly with the closeness centrality ranking, but being much cheaper than the traditional algorithm and not requiring full knowledge of the network's topology. Overall, our method is a simple yet efficient alternative for distributively determining the closeness centrality ranking, enabling a centrality-based analysis of large scale-free complex networks.<br>Os últimos anos tem mostrado um crescimento contínuo no estudo de redes complexas de grande porte relacionadas com diversas áreas de conhecimento, tais como Biologia, Sociologia, Economia, Internet, entre outras. Nesse contexto, o conceito de centralidade oferece uma medida da importância relativa dos nós que compõem uma rede complexa, sendo portanto de fundamental importância para a análise e estudo destas redes. Existem várias definições diferentes para centralidade em redes segundo a aplicação que pretendem, usando critérios distintos para ordenar a importância dos nós. Entre essas diferentes definições de centralidade, Closeness Centrality é uma das mais tradicionais e afere a importância de cada nó pela sua proximidade com todos os demais nós da rede. Dessa maneira, essa forma de centralidade avalia os nós melhor posicionados para realizar processos de difusão de forma eficiente na rede, sendo portanto de grande valia para análise de redes complexas com aplicações em diversas áreas. Entretanto, o cálculo deste tipo de centralidade apresenta um alto custo computacional, uma vez que é necessário que se calcule a distância entre todos os pares de nós da rede. Isso faz ainda que seja necessário conhecer completamente a topologia da rede para que seja possível calcular as distâncias entre os nós. Em virtude disso, o uso de Closeness Centrality se torna impraticável para redes de grande porte, comumente encontradas em diversas áreas do conhecimento. No entanto, em termos práticos, a ordem dos nós em função de sua centralidade é mais relevante do que os valores de centralidade em si. Assim, este trabalho apresenta um método distribuído que pode ser utilizado para calcular vários tipos de centralidades, entre elas uma cuja ordenação dos nós tem um alto grau de correlação com a ordenação obtida pelo uso de Closeness Centrality. O método proposto funciona de maneira totalmente distribuída, baseando-se em conhecimento local não necessitando do conhecimento completo da topologia da rede, e é computacionalmente menos custoso que o método tradicional. Estas características fazem com que o método proposto seja aplicável a redes complexas scale-free de grande porte, possibilitando uma aproximação eficiente da ordenação de Closeness Centrality a estas redes, como analisado nos resultados da dissertação.
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Monteiro, Mariana. "Redes políticas no Senado Federal do Brasil." reponame:Repositório Institucional da UnB, 2014. http://repositorio.unb.br/handle/10482/18378.
Full textAbstract:
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Departamento de Economia, 2014.<br>Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2015-06-24T14:14:42Z
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2014_MarianaMonteiro.pdf: 1822460 bytes, checksum: d07da9623fc5784c75a937b2869e3ccb (MD5)<br>Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2015-06-24T14:28:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2014_MarianaMonteiro.pdf: 1822460 bytes, checksum: d07da9623fc5784c75a937b2869e3ccb (MD5)<br>Made available in DSpace on 2015-06-24T14:28:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2014_MarianaMonteiro.pdf: 1822460 bytes, checksum: d07da9623fc5784c75a937b2869e3ccb (MD5)<br>O presente trabalho utiliza a teoria de redes complexas para analisar o Senado Federal do Brasil nos períodos legislativos ocorridos entre os anos de 1995 e 2010. A partir da base de dados construída para esse trabalho, foram geradas redes políticas onde os nós são os senadores e as ligações ocorrem quando dois senadores registram o mesmo voto em uma dada matéria. Nessas redes, foram calculadas medidas de centralidade, tais como grau, força, poder de dominância e poder de difusão, que possibilitaram a construção de rankings dos senadores mais influentes. Também foi verificada a formação de comunidades, de senadores de partidos da base do governo e de senadores de partidos da oposição. E a principal contribuição desse trabalho é a proposição de modelos de previsão de resultados políticos. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT<br>This paper uses the theory of complex networks to analyze the Federal Senate of Brazil in legislative periods occurred between the years 1995 and 2010. From the database constructed for this work, political networks were generated where nodes are the senators and bonds occur when two senators voting record the same in a given bill. In these networks were calculated centrality measures such as degree, strength, power, dominance and power of diffusion, which allowed the construction of rankings of the most influential senators. We also observed the formation of communities of senators of government coalition parties and senators of opposition parties. And the main contribution of this work is to propose forecasting models of political outcomes.
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Pereira, Rafael Rodrigues Dias. "Método de análise de vulnerabilidade utilizando redes complexas : aplicação na rede de transporte aéreo brasileira." reponame:Repositório Institucional da UnB, 2016. http://repositorio.unb.br/handle/10482/20617.
Full textAbstract:
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2016.<br>Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-05-20T15:55:20Z
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2016_RafaelRodriguesDiasPereira.pdf: 2369559 bytes, checksum: e5ba8a540d0b74ed5ca4bab7690a798e (MD5)<br>Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-05-30T18:38:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2016_RafaelRodriguesDiasPereira.pdf: 2369559 bytes, checksum: e5ba8a540d0b74ed5ca4bab7690a798e (MD5)<br>Made available in DSpace on 2016-05-30T18:38:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2016_RafaelRodriguesDiasPereira.pdf: 2369559 bytes, checksum: e5ba8a540d0b74ed5ca4bab7690a798e (MD5)<br>As redes de transporte aéreo são consideradas uma das infraestruturas críticas que sustentam a dinâmica da sociedade econômica atual, ao lado de diversos outros sistemas essenciais que operam sob uma estrutura de rede, tais como, sistemas de transmissão de energia elétrica, sistemas de abastecimento de água ou de telecomunicações. Nesse contexto, existe a necessidade de melhorar a compreensão da vulnerabilidade dessas redes quando sujeitas a eventos de interrupção. Uma condição climática severa, um acidente na pista de pouso, uma sabotagem do terminal de passageiros ou de uma aeronave em solo, são exemplos da variedade de eventos que podem causar interrupção ou redução da capacidade operacional de um aeroporto e, portanto, podem impactar negativamente uma rede de transporte aéreo. O cenário de interrupção de uma instalação ou serviço componente de um sistema que opera em rede é um ponto de partida para a análise da vulnerabilidade do sistema. Em sistemas de transportes, essa análise pode ser entendida como uma avaliação do comportamento da rede de transporte quando esta sofre interferências de eventos inesperados ou não desejáveis nos elementos que a compõem. Considerando o conjunto de preocupações decorrentes dessa perspectiva, a pesquisa investiga as formas de avaliar a vulnerabilidade de uma rede de transporte aéreo e propõe um método para essa avaliação em cenários de interrupção operacional de aeroportos. A teoria das redes complexas proporciona um ferramental teórico e técnico que tem se mostrado adequado pela capacidade de integração de diferentes abordagens metodológicas. O método foi implementado na linguagem e ambiente R e aplicado para análise da rede de transporte aéreo brasileira, onde foi possível: (1) descrever as características topológicas e funcionais da rede; (2) avaliar o seu grau de vulnerabilidade (3) identificar a importância e criticidade dos aeroportos que compõe a rede e (4) avaliar a validade do método proposto. Por fim, destaca-se o potencial do método em contribuir para o aprimoramento do processo de gerenciamento de risco das organizações públicas e privadas do setor de aviação. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT<br>Air transport networks are considered one of the critical infrastructure that support the dynamics of the current economic society, along with many other essential systems that operate under a network structure, such as electric power transmission systems, water supply systems or telecommunications systems. In this context, there is a need to enhance the understanding of the vulnerability of these networks when subjected to events of interruption. A severe weather condition, an accident on the runway, and a sabotage of the terminal or of the aircraft on the ground are examples of the variety of events that may cause interruption or reduction of the operational capacity of an airport and therefore may negatively impact an air transport network. The scenario of interruption of a facility or service that is part of a networked system is a starting point for the analysis of the system's vulnerability. In transport systems, this analysis may be seen as an assessment of the behavior of the transport network when it is interfered by unexpected or undesirable events on the elements that compose it. Considering the set of concerns arising from this perspective, the research investigates ways to evaluate the vulnerability of an air transport network and proposes a method for this assessment in scenarios of operational disruption of airports. The theory of complex networks provides a theoretical and technical tool that has been shown to be suitable because of the integration capacity of different methodological approaches. The method was implemented on the R language and environment and applied in the analisys of the Brazilian air transport network, where it was possible: (1) to describe the topological and functional characteristics of the network; (2) to assess the network’s level of vulnerability (3) to identify the importance and criticality of the airports that make up the network and (4) to evaluate the validity of the proposed method. Finally, it is important to highlight the potencial of the method in contributing to the improvement of the risk management process in public and private aviation organizations.
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Pires, Karine. "Medidas de conectividade baseadas em cortes de vértices para redes complexas." reponame:Repositório Institucional da UFPR, 2011. http://hdl.handle.net/1884/26272.
Full textAbstract:
Resumo: As redes complexas foram propostas para modelar qualquer sistema que possua várias partes discretas que interajam entre si. Devido a essa generalidade elas são aplicadas a diversas áreas do conhecimento. Em redes complexas existe a necessidade de utilizar diversas medidas para analisar as propriedades da rede sob diferentes aspectos. Neste trabalho apresentamos as medidas de conectividade baseadas em cortes de vértices aplicadas a redes complexas. Essas medidas identicam os nodos importantes em uma rede de acordo com a conectividade dos mesmos em relação aos demais nodos. Mostramos como calcular o valor da medida que chamamos de vértice-conectividade dos nodos. O valor da vértice-conectividade se comparado com outras medidas como grau de intermediação, grau de proximidade, excentricidade, grau e as medidas de conectividade baseadas em cortes de arestas. Foram realizadas simulações em redes sintéticas aleatórias e redes reais. As medidas foram também analisadas em casos extremos.
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Lopes, G. A. W. "Reconhecimento de objetos utilizando percepção multissensorial competitiva baseada em redes complexas/." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI, 2016. https://doi.org/10.31414/EE.2016.T.127539.
Full text
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Palheta, Rodrigo Matos. "Particionamento de grafo planar com distribuição dos pesos dos nodos seguindo lei de potência." Universidade de Fortaleza, 2013. http://dspace.unifor.br/handle/tede/91428.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2013-08-19<br>There are studies that show distribution of crimes by census tracts in large cities follows a power law, criminality is an example of a complex system that can be mapped into geographic regions. This evidence means there are few places that concentrate many crimes and many places that concentrate few crimes. From this premise, if a geographic region formed by several census tracts has a distribution follows a power law, would be possible to split this region into several parts so these parts remain similar distributions to the distribution of region? The work proposed in this dissertation tries to answer this question using complex networks and evolutionary algorithms. The representation of a network in this work is a planar graph where the nodes are centroids of geographic areas, the edges represent the adjacency between these areas, and each node has a weight representing some data from an area, the weight would be the number of crimes registered in this area. The problem of this research lies in the context partitioning a planar graph in order to find the distributions of the partitions that have similar weights of the nodes with the distribution of weights of the nodes of the graph, each distribution of partition will function as a sample of distribution of graph, following a power law, these distribution of partitions will be useful to have a better understanding of complex systems that can be mapped into geographic regions. It was created two evolutionary algorithms aiming to solve the cited problem, in the tested databases it was possible to find approximately 90% of partitions with distribution of weights of nodes similar to the distribution of weights of the nodes of the original graph, and following power law.
Keywords: Graph partitioning, Power Law, Planar graphs, Complex Networks and Evolutionary Algorithms.<br>Há trabalhos que evidenciam que a distribuição de crimes por setores censitários em grandes cidades segue uma lei de potência, a criminalidade é um exemplo de sistema complexo que pode ser mapeado em regiões geográficas. A evidência citada significa que, há poucos lugares que concentram muitos crimes e muitos lugares que concentram poucos crimes. Partindo dessa premissa, se uma região geográfica formada por vários setores censitários possuem uma distribuição que segue lei de potência, seria possível dividir essa região em várias partes de tal forma que essas partes mantenham distribuições semelhantes à distribuição da região? O trabalho proposto nesta dissertação tenta responder essa pergunta utilizando redes complexas e algoritmos evolutivos. A representação de uma rede neste trabalho é um grafo planar onde os nodos são centroides de áreas geográficas, as arestas representam a adjacência entre essas áreas, e cada nodo tem um peso representando um dado da área, que poderia ser o número de crimes registrados nesta área. O problema desta pesquisa reside no contexto de particionar um grafo planar com o intuito de encontrar partições que possuem distribuições dos pesos dos nodos semelhantes à distribuição dos pesos dos nodos do grafo, cada distribuição da partição funcionará como uma amostra da distribuição do grafo, seguindo uma lei de potência, essas distribuições das partições serão úteis para ter um melhor entendimento de sistemas complexos que podem ser mapeados em regiões geográficas. Foram criados dois algoritmos evolutivos objetivando solucionar o problema citado, nas bases de dados testadas foi possível encontrar aproximadamente 90% das partições com distribuições dos pesos dos nodos semelhantes à distribuição do grafo original, e seguindo lei de potência.
Palavras-chave: Particionamento de Grafos, Lei de Potência, Grafos Planares, Redes Complexas e Algoritmos Evolutivos.
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Coelho, Marco Túlio Pacheco. "Biogeografia neutra e a evolução de redes complexas de interações bióticas." Universidade Federal de Goiás, 2016. http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/6811.
Full textAbstract:
Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-02-01T12:17:19Z
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license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)<br>Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-02-01T14:11:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissertação - Marco Túlio Pacheco Coelho - 2016.pdf: 2399407 bytes, checksum: bf89ac5d0151cbcfbf3b3bc2cffb2225 (MD5)
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Previous issue date: 2016-02-24<br>Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq<br>A contemporary goal in ecology is to determine the ecological and evolutionary processes that
generates the recurring structural patterns in mutualistic networks. One of the greatest challenges is
testing the capacity of neutral processes to replicate observed patterns in ecological networks, since
original formulation of neutral theory lacks trophic interactions. Here, we developed a stochastic
simulation neutral model adding trophic interactions to the neutral theory of biodiversity. We show
that our model is able to reproduce accurately the evolutionary conservatism of interacting species,
as well as the most common structural patterns observed in nature. Moreover, we found that
evolutionary conservatism of interacting species increases with lowmigration rate.Low migration
rates promote both spatial and temporal autocorrelation of phylogenetic related species, which
have a higher chance of interacting randomly with the same set of partners. Random migration , in
addition to speciation and probability of interaction, are also partially responsible for connectance,
degree distribution, and nested structure of mutualistic networks. These findings have broad
implications to the interpretation of niche-based processes as unique drives of ecological networks,
as well as the integration of network structures with demographic stochasticity.<br>Um objetivo recente em ecologia é determinar os processos ecológicos e evolutivos capazes de gerar os padrões estruturais recorrentes de redes de interação mutualística. Um dos grandes
desafios é testar a capacidade de processos neutros replicarem os padrões observados de redes de
interação, já que a formulação original da teoria neutra não abrange interações tróficas. Nesse
trabalho, nós desenvolvemos um modelo de simulação estocástico neutro e adicionamos interações
tróficas à Teoria Neutra da Biodiversidade. Nós mostramos que o nosso modelo é capaz de
reproduzir de maneira precisa a conservação de interações, assim como os mais comuns padrões
estruturais de redes interação observados na natureza. Além disso, nós encontramos que a
conservação de interações decresce com o aumento da taxa de migração, uma vez que, baixa taxa
de migração promove autocorrelação espacial e temporal de espécies filogeneticamente
relacionadas, que por sua vez tem maior chance de interagirem ao acaso com o mesmo conjunto de
espécies. Os eventos aleatórios de migração, somados à probabilidade de especiação e interação,
são também parcialmente responsáveis pela conectância, distribuição de grau e estrutura aninhada
das redes mutualísticas. Esses resultados possuem grandes implicações para a interpretação de
processos baseados em nicho como os únicos processos causais na estruturação de redes de
interação, assim como a integração da estrutura de redes com estocasticidade de demográfica.
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Oliveira, João Gama. "Study of dynamical properties of complex networks." Doctoral thesis, Universidade de Aveiro, 2008. http://hdl.handle.net/10773/2677.
Full textAbstract:
Doutoramento em Física<br>Na última década houve grandes desenvolvimentos na área de teoria de grafos e suas aplicações interdisciplinares. Teoria de grafos (ou redes) é um campo de matemática discreta, que, por abstracção dos detalhes de um problema exceptuando a ligação entre os seus elementos, é capaz de uma descrição das suas características estruturais que de outra maneira não seria possível. Muitos sistemas na natureza, e em particular na sociedade, são bem representados por, ou evoluem tendo como base, redes complexas. Neste trabalho apresentamos alguns avanços para a compreensão das características estruturais genéricas destas redes e sistemas. A tese divide-se em duas partes principais: Na primeira parte faz-se um estudo da estrutura de redes, começando com uma breve introdução histórica do desenvolvimento da teoria de redes e de conceitos básicos, continuando com um conjunto de exemplos de redes previamente estudadas bem como modelos (Capítulo 1). Seguidamente, apresentamos um estudo teórico de propriedades estruturais como a distância entre vértices e a presença de subgrafos em redes (Capítulo 2). O último capítulo desta primeira parte é dedicado a um estudo detalhado de propriedades estruturais da rede real de colaborações científicas promovida pelo V Programa Quadro da União Europeia, FP5 (Capítulo 3). Na segunda parte, dividida em três capítulos, processos dinâmicos tendo como base duas redes são investigados: primeiro, a frequência com que os números ocorrem na World-Wide Web (Capítulo 4); segundo, a estatística temporal de actividades humanas, e seus modelos baseados em teoria de filas de espera, que será aqui introduzida (Capítulo 5); e, terceiro, um modelo teórico servindo como base para o estudo de interacções em redes sociais (Capítulo 6). No Capítulo 7 apresentam-se conclusões gerais, possível trabalho futuro e a lista de publicações resultante do trabalho realizado.<br>In the last decade there have been great developments in graph theory, namely in its interdisciplinary applications. Graph (or network) theory is a field of discrete mathematics, which, by abstracting away the details of a problem except the connectivity between its elements, is capable of describing important structural features that would be impossible with all the details retained. Many systems in nature, and in particular in society, are either well represented by, or evolve on the framework of, so called complex networks. Here we present some advances in understanding the generic structural characteristics of these networks and systems. The thesis is divided in two main parts: In the first part, we present a study of networks' structure, beginning with a brief historical introduction and of basic concepts of network research, continuing with a set of well studied network examples and models (Chapter 1). Next, we present a theoretical investigation of structural properties such as the intervertex distance and the presence of subgraphs in networks (Chapter 2). The last chapter of this first part is devoted to a detailed study of structural properties of the real-world network of scientific collaborations promoted by the European Union's Fifth Framework Programme, FP5 (Chapter 3). In the second part, divided in three chapters, dynamical processes based on two networks are investigated: First, the frequency with which numbers occur on the World-Wide Web (Chapter 4); second, the statistics of the timing of human activities, and their models based on queueing theory, which will be introduced here (Chapter 5); and third, a theoretical queueing model serving as base for the study of interactions on social networks (Chapter 6). In Chapter 7 we present general conclusions, outlook future work and the list of publications resulting from the work developed.
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Passerini, Jefferson Antonio Ribeiro. "Segmentação interativa de imagens usando redes complexas e competição e cooperação entre partículas /." São José do Rio Preto, 2019. http://hdl.handle.net/11449/180661.
Full textAbstract:
Orientador: Fabricio Aparecido Breve<br>Banca: Eraldo Pereira Marinho<br>Banca: Fernando Vernal Salina<br>Resumo: A segmentação de imagens é o processo de identificar e separar estruturas e objetos relevantes em uma imagem, não é uma tarefa trivial para um algoritmo computacional devido à complexidade dos elementos envolvidos no processo. A variedade de imagens e sua grande quantidade de características impossibilitam a utilização de apenas um modelo para a tarefa de segmentação. Deste modo, a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, ganha importância, pois este ramo da inteligência artificial tenta reproduzir a forma de "aprender" humano. A aplicação do modelo de competição e cooperação entre partículas na segmentação de imagens mostra-se uma abordagem interessante pois possui baixo custo computacional, além de reduzir a necessidade de especialistas para a geração de dados rotulados. Este trabalho propõe melhorias na construção da rede complexa que o modelo de competição e cooperação entre partículas utiliza-se, através da alteração das características extraídas dos píxeis, mudança na forma de ligação dos vértices do modelo utilizando a similaridade das características e a vizinhança espacial dos píxeis da imagem e a influência gerada por uma partícula sob outros vértices vizinhos dentro da rede complexa. A metodologia proposta resultou em uma melhoria do nível de automação do processo, eliminando a necessidade de incrementar ou decrementar a importância de uma característica sob as outras. Comparativamente, durante os testes realizados com 151 imagens e 4530 amostras de...<br>Abstract: Image segmentation is the process of identifying and separating relevant structures and objects in an image, it is not a trivial task for a computational algorithm due to the complexity of the elements involved in the process. The variety of images and its vast number of characteristics make it impossible to use only a model for the segmentation task. In this way, the application of machine learning algorithms is highlighted, because this branch of artificial intelligence tries to reproduce the way of human learning. The application of the competition and cooperation model among particles in the image segmentations is considered an interesting approach since it has low computational cost, besides reducing the need of specialists for generating labeled data. This work proposes improvements in the making of the complex network that the competition and cooperation model among particles uses, through the alteration of the characteristics extracted from pixels, changes in the shape of the model's connection of the vertices using the similarity of the characteristics and the image pixel's spatial neighboring and the influence generated by a particle under the other neighbor vertices within the complex network. The proposed methodology resulted in an improvement of the process's automation level, eliminating the need to increase or decrease the importance of a characteristic under others. Comparatively, during the tests made with 151 images and 4530 execution samples for each ...<br>Mestre
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Barbi, Alex Quintino. "A informação mútua como medida de dependência não linear na estrutura de rede do mercado brasileiro de ações." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96132/tde-25012018-094429/.
Full textAbstract:
Mercados financeiros são sistemas complexos com estrutura e comportamento extremamente dependentes das interrelações entre os seus componentes. Em particular, a teoria de redes tem contribuído para caracterizar e compreender o comportamento e as interdependências entre vários componentes do mercado financeiro, em especial, o mercado de ações. Pesquisas nessa área indicam que a estrutura de rede gerada do mercado pode conter informações úteis para um melhor entendimento do mercado como um todo e até mesmo prever a ocorrência de eventos extremos, como, por exemplo, uma crise financeira. Em geral, os estudos consideram apenas dependências lineares entre os objetos da rede baseados no coeficiente de correlação linear de Pearson, e nesse sentido, a proposta deste projeto é a aplicação de conceitos e métodos de teoria de redes e de teoria da informação para caracterizar e explorar o efeito de dependências não lineares na estrutura de rede do mercado brasileiro de ações. Para tal, a informação mútua foi usada como medida de dependência não linear para gerar a estrutura de redes que foi comparada com a obtida a partir da correlação linear de Pearson. Por fim, investigou-se como a estrutura da rede e suas métricas poderiam ajudar a caracterizar e a entender o comportamento dos mercados financeiros, analisando-se dois períodos, o primeiro sob gestão da Presidente Dilma Rousseff, com um retorno do índice de ações de -42%, e o segundo sob gestão do Presidente Michel Temer, com um retorno deste índice de 50%. Para tal fim, foram utilizados dados de alta frequência, sendo uma cotação a cada 15 minutos. Em suma, concluiu-se que os retornos dos ativos no segundo período parecem ter maior dependência não-linear quando comparados aos retornos do período anterior. A rede para este período é a que se mostra mais arriscada em termos de estrutura de \'transmissão de volatilidades\', tanto pela análise do coeficiente de robustez da rede, quanto pela estimativa do parâmetro da lei de potência. Encontrou-se evidência da relação entre estrutura das redes e desempenho das ações. Além disso, vimos a grande importância do setor financeiro nas redes. Finalmente, tecemos comentários quanto a aplicação destas redes para diversos fins.<br>This paper has the purpose to apply concepts and methods from network and information theory to characterize and to explore the role of nonlinear dependencies over the Brazilian network stock market structure. In particular, the minimum spanning tree network structure generated from the mutual information as a measure of nonlinear dependence was compared with the one obtained by Pearson\'s correlation coefficient. We analyzed two periods, the first under the management of President Dilma Rousseff, with an index return of -42%, and the second one, under the management of President Michel Temer, with an index return of 50%. For this purpose, high frequency data of fifteen minutes interval was used. Our analysis suggest that the assets returns of Temer\'s presidential term seem to have greater nonlinear dependence when compared to the returns of the previous period. Also, the network\'s robustness coefficient and power law parameter suggests that the network for the second period is the most risky in terms of volatility transmission structure. Also, we find evidence of network structure and stock performance relationship. Finally, we have also seen the great importance of financial sector within Brazilian\'s stock network
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Junior, Nilton Alves. "Caracterização de redes complexas: aplicação à modelagem relacional entre sistemas autônomos da Internet." Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2007. http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=607.
Full textAbstract:
Neste trabalho, foram utilizadas técnicas e conceitos tipicamente encontrados em estudos de Redes Complexas, uma sub-área da Física Estatística, para caracterizar a Internet e sua evolução em uma década, de 1998 a 2007. Foi considerada como unidade básica de análise, a estrutura Sistema Autônomo. Nesta caracterização, foram utilizadas várias ferramentas computacionais desenvolvidas em linguagem C/C++, que permitiram classificar, simular e modelar propriedades dinâmicas. Dentre estas propriedades podemos destacar o coeficiente de conectividade, fundamental para os estudos topológicos, e o parâmetro menor caminho médio, ambos baseados nas propriedades da matriz adjacência. Os dados experimentais foram inicialmente obtidos nos roteadores de borda da RedeRio de Computadores - FAPERJ e posteriormente, os dados relativos ao intervalo de estudo, foram retirados da base de dados disponibilizada pela Universidade de Oregon. Foi proposto um modelo de crescimento de uma rede complexa baseado nas premissas de crescimento contínuo e conexão preferencial não linear com suporte aos mecanismos de rearranjo e novas conexões entre nós já existentes. Este modelo se mostrou bastante adequado no estudo das propriedades consideradas. Foi desenvolvido um método para cálculo do menor caminho médio que apresentou performance superior àqueles normalmente utilizados pela comunidade acadêmica. O comportamento da topologia sob o ponto de vista da distribuição de probabilidades de conexão e do ranque de conectividade, apresentaram comportamento linear constante no período estudado com coeficientes médios iguais a -2,0 e -0,93, respectivamente. O parâmetro menor caminho médio global da Internet permaneceu praticamente inalterado e igual a 4, 2 ao longo da década estudada.<br>Connection networks are observed in many areas of human knowledge. The characterization and topological studies of these networks may be performed through distribution of connectivity degrees, rank properties, shortest path length between nodes, adjacency matrix etc, typical concepts from Complex networks, a filed of study of Statistical Physics domain. In this thesis we characterize the Internet connections evolution from 1998 to 2007. The Internet may be seen under several levels of reach and complexity considering different basic units. A wide vision is to consider the Internet basic element as an Autonomous System - AS, which is defined as a cluster of LANs or routers
submitted to the same policy of usage, connectivity and technically administrated by the same network management group. The complex network considered in this work is composed by Autonomous Systems (vertices) and the established tra connection (edges) between them obtained from the BGP routing table. Many interesting property of this networks is analyzed, e.g. degree distribution (the rank and outdegree exponents) from 1998 to 2007 and the shortest path length (L), obtained by a proposed computational method (Friburgo algorithm) among each pair of ASs represented in the adjacency matrix. Finally, we present the behavior of the power law function and the shortest path length of the Internet for each year. Simulations of the connections network were carried out by a proposed model developed from continuous growth premises, possibilities of new and rearranging connections. This model was based on the concept of potential preferable connection showing a stable exponential factor that reproduces the true shortest path parameter over the decade.
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Forgerini, Fabricio Luchesi. "Interacting agents on complex networks and stochastic processes in them." Doctoral thesis, Universidade de Aveiro, 2013. http://hdl.handle.net/10773/11348.
Full textAbstract:
Doutoramento em Física<br>Nas últimas décadas, um grande número de processos têm sido
descritos em termos de redes complexas. A teoria de redes complexas
vem sendo utilizada com sucesso para descrever, modelar
e caracterizar sistemas naturais, artificias e sociais, tais como
ecossistemas, interações entre proteínas, a Internet, WWW, até
mesmo as relações interpessoais na sociedade.
Nesta tese de doutoramento apresentamos alguns modelos de
agentes interagentes em redes complexas. Inicialmente, apresentamos
uma breve introdução histórica (Capítulo 1), seguida
de algumas noções básicas sobre redes complexas (Capítulo 2)
e de alguns trabalhos e modelos mais relevantes a esta tese de
doutoramento (Capítulo 3).
Apresentamos, no Capítulo 4, o estudo de um modelo de
dinâmica de opiniões, onde busca-se o consenso entre os
agentes em uma população, seguido do estudo da evolução de
agentes interagentes em um processo de ramificação espacialmente
definido (Capítulo 5). No Capítulo 6 apresentamos um
modelo de otimização de fluxos em rede e um estudo do surgimento
de redes livres de escala a partir de um processo de
otimização . Finalmente, no Capítulo 7, apresentamos nossas
conclusões e perspectivas futuras.<br>During the last decades, a great number of processes has been
described by complex networks. The complex network theory
has been used successfully to describe and characterize natural,
artificial and social systems, namely ecosystems, protein-protein
interaction, the Internet and WWW and also social relationships.
In this thesis we present some models of interacting agents in
complex networks. Initially, we present a brief historical introduction
(Chapter 1), followed by some basic notions of networks
(Chapter 2) and the background and related relevant work for this
thesis (Chapter 3).
In Chapter 4 we present a study of an opinion model, in which
agents reach an agreement. In Chapter 5 we investigated the
evolution of branching trees embedded in Euclidean spaces and
in Chapter 6 we study a model of current flow optimization and
a simple optimization based model for growing networks with
power-law degree distributions. Finally, in Chapter 7, we present
our conclusions and perspectives.
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Duarte, Gerdivane Ferreira. "F?sica estat?stica aplicada a sistemas sociais atrav?s do estudo de redes complexas." Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014. http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/18609.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2015-03-03T15:15:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014-02-21<br>Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior<br>In this work a study of social networks based on analysis of family names is
presented. A basic approach to the mathematical formalism of graphs is developed
and then main theoretical models for complex networks are presented aiming to
support the analysis of surnames networks models. These, in turn, are worked so
as to be drawn leading quantities, such as aggregation coefficient, minimum average
path length and connectivity distribution. Based on these quantities, it can
be stated that surnames networks are an example of complex network, showing
important features such as preferential attachment and small-world character<br>Neste trabalho ? apresentado um estudo das redes sociais baseado na an?lise
dos nomes de fam?lias. Faz-se uma abordagem b?sica do formalismo matem?tico
dos grafos e em seguida apresenta-se os principais modelos te?ricos para as Redes
Complexas com o objetivo de fundamentar a an?lise das redes dos sobrenomes.
Estas, por sua vez, s?o trabalhadas de modo a serem extra?das as principais grandezas,
tais como coe ciente de agrega??o, menor caminho m?dio e distribui??o de
conectividades. Com base nestas grandezas, pode-se a rmar que as redes de sobrenomes
s?o um exemplo de rede complexa, exibindo caracter?sticas importantes
como liga??o preferencial e o car?ter de mundo pequeno.
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Ribeiro, Mauricio Aparecido. "A estrutura complexa das redes sociais." UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, 2016. http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/864.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2016-08-26<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>In this study, we discuss the presence of social structures in classical literature, in particular the ones by two writers: Homer ("Odyssey") and J.R.R. Tolkien ("The Silmarillion", "The Hobbit"and the trilogy "The Lord of the Rings"), that, somehow, influenced the society in different ways. In this context, based on the pieces of definition of social relations presented
in this work, we analyze the literary social structures that are presented in these books, which have characteristics that are similar to the current online real social structures, like Facebook and Twitter, in which individuals interact in various ways. Therefore, we use graphs theory to study and compare the literary social structures present in that literature and the online real social structures, causing the appearance of connectivity
distributions formed by the social relations among the characters (in the literary social structures) and among individuals (in online real social structures). Such distributions
follow a power law with an exponential cutoff, which differs from connectivity distributions of structures found in the scientific literature. Other properties found in these analyzes are: the ubiquity attribute of the gods that are in the literary social structures (detected through varying the average path length of these structures); the friendship paradox; the transitivity; the assortativity; and the distribution of betweenness centrality. Due to these similarities between the two types of social structures that were studied, we chose to
analyze the vulnerability, the efficiency and the homogeneity of social relations of literary social structures by some attack methodologies, like removing from these structures only a
character, a group of characters or whole communities.<br>Nesta tese, abordaremos a presença de estruturas sociais em obras clássicas, em particular de dois escritores: Homero (“Odisseia”) e J.R.R. Tolkien (“O Silmarillion”, “O Hobbit” e
a trilogia de “O Senhor dos Anéis”), que, de certa forma, influenciaram a sociedade em diversos níveis. Nesse contexto, com base nas definições de relações sociais apresentadas
neste trabalho, analisamos as estruturas sociais literárias que surgem nessas obras e que possuem características semelhantes às das estruturas sociais reais online) da atualidade, como o Facebook e o Twitter, em que os indivíduos interagem das mais diversas maneiras. Portanto, utilizamos a teoria dos grafos para estudar e comparar as estruturas sociais
literárias presentes em tais obras e as estruturas sociais reais (online), possibilitando o surgimento de distribuições de conectividade formadas pelas relações sociais entre as
personagens (nas estruturas sociais literárias) e entre indivíduos (nas estruturas sociais reais online). Tais distribuições seguem uma lei de potência com truncamento exponencial, o que difere das distribuições de conectividade das estruturas encontradas na literatura científica. Outras propriedades encontradas nessas análises são: o atributo de onipresença das divindades que estão inseridas nas estruturas sociais literárias (detectado através da variação da distância de caminho médio dessas estruturas); o paradoxo da amizade; a transitividade; a assortatividade; e a distribuição de centralidade de intermediação. Devido a tais similaridades entre os dois tipos de estruturas sociais estudadas, optamos por analisar
a vulnerabilidade, a eficiência e a homogeneidade das relações sociais das estruturas sociais literárias mediante algumas metodologias de ataques, como remover dessas estruturas
somente um personagem, um grupo de personagens ou comunidades inteiras.
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Melo, Regina Duarte Ribeiro. "APLICAÇÃO DA TEORIA DAS REDES COMPLEXAS E DA ANÁLISE DE REDES SOCIAIS PARA AVALIAÇÃO DA PRODUÇÃO INTELECTUAL CIENTÍFICA DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO STRICTO SENSU ACADÊMICOS EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 2013-2015." Pontifícia Universidade Católica de Goiás, 2017. http://tede2.pucgoias.edu.br:8080/handle/tede/3732.
Full textAbstract:
Submitted by admin tede (tede@pucgoias.edu.br) on 2017-08-10T18:29:13Z
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REGINA DUARTE RIBEIRO MELO.pdf: 4787890 bytes, checksum: f1e4799a54a2be2090102e3ea15abdda (MD5)<br>Made available in DSpace on 2017-08-10T18:29:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
REGINA DUARTE RIBEIRO MELO.pdf: 4787890 bytes, checksum: f1e4799a54a2be2090102e3ea15abdda (MD5)
Previous issue date: 2017-04-06<br>This paper presents the application of Complex Networks Theory and Analysis of Social
Networks (ARS) to evaluate the scientific production of the Academic Postgraduate
Programs in Production Engineering. The data were collected in the Sucupira Platform
(PS) for the period from 2013 to 2015, part of the current evaluation quadrennium (2013
to 2016). The database was arranged in Excel spreadsheets with the variables acquired
from the PS. The data were transformed from the extension xlsx to csv, when
compatibilizing them for use of software R, version 3.1.1 and environment RStudio
0.99.891. The developed scripts used the Igraph, Network, Bipartite and Ggraph packages
that were suitable for bipartite network analysis. The study of the demographic patterns
of collaboration between programs indicates that these are stronger among programs from
the same region. The production patterns of the CAPES 3 programs indicated the
production of the 1437 articles in the period, most of which are from strata B5 and lower
production in upper strata (A1, A2 and B1), in which 5002 employees participated, Of
external participants. When analyzing the standards of all the programs, it was noticed
that the CAPES concepts of the programs obtained in the triennium 2010-2012 did not
imply in the higher productions in the upper strata. The most wanted journals for
publications in A1 (Journal of Cleaner Production, with 18.51%), for A2 (Energy Policy
with 8.11%) and B1 (International Journal, Advanced Manufacturing Technology with
6.44%). The ARS corroborated in the exploration of the data in bipartite network
evidencing its potential of analysis and visualization.<br>Este trabalho apresenta a aplicação da Teoria de Redes Complexas e Análise de Redes
Sociais (ARS) para avaliação da produção científica dos Programas de Pós-graduação
Acadêmicos em Engenharia de Produção. Os dados foram coletados na Plataforma
Sucupira (PS) para o período de 2013 a 2015, parte do quadriênio de avaliação atual (2013
a 2016). A base de dados foi disposta em planilhas do Excel com as variáveis adquiridas
da PS. Os dados foram transformados da extensão xlsx para csv, ao compatibilizá-los para
utilização do software R, versão 3.1.1 e ambiente RStudio 0.99.891. Os scripts
desenvolvidos utilizaram os pacotes Igraph, Network, Bipartite e Ggraph que foram
adequados para as análises das redes bipartidas. O estudo dos padrões demográficos de
colaboração entre os programas aponta que estes são mais fortes entre programas de
mesma região. Os padrões de produção dos programas conceito CAPES 3 indicaram a
produção dos 1437 artigos no período, em que a maioria são do estrato B5 e menor
produção em estratos superiores (A1, A2 e B1), nos quais participaram 5002
colaboradores, que são em maioria de participantes externos. Quando analisados os
padrões de todos os programas notou-se que os conceitos CAPES dos programas obtidos
no triênio 2010-2012 não implicaram nas maiores produções nos estratos superiores. Os
periódicos mais procurados para publicações em A1 (Journal of Cleaner Production, com
18,51%), para A2 (Energy Policy, com 8,11%) e B1 (International Journal, Advanced
Manufacturing Technology, com 6,44%). A ARS corroborou na exploração dos dados em
rede bipartida evidenciando seu potencial de análise e visualização.
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Corrallo, Márcio Vinicius. "Atividades práticas experimentais para o ensino de Física: uma investigação utilizando a Teoria do Núcleo Central." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/81/81131/tde-10072018-153043/.
Full textAbstract:
Esta tese apresenta um estudo sobre as Representações Sociais de professores e estudantes do objeto social denominado Atividades Práticas Experimentais para o Ensino de Física. Reconhecendo que o tema já foi amplamente debatido pela literatura, adotamos uma tônica distinta, apoiando nossas pesquisas e análises no referencial teórico-metodológico da Teoria do Núcleo Central de Jean-Claude Abric, a qual se sustenta na Teoria das Representações Sociais de Moscovici. Além das técnicas consagradas, como análise prototípica e de similitude, que manifestam, respectivamente, a saliência e a conexidade dos possíveis constituintes da representação, inserimos indicadores, oriundos das Redes Complexas, com a intenção de corroborar no discernimento da centralidade das representações. Presumindo que a formação acadêmica pode influenciar na consolidação das representações, e que, por conseguinte, estas são elementos norteadores entre a dedicação e as estratégias escolhidas pelo professor em sua ação profissional, buscamos o mapeamento das Representações Sociais de diversos grupos. Para tal, coletamos dados com 444 respondentes, contemplando professores universitários de diversas universidades do país, professores da educação básica de diversas redes de ensino e estudantes universitários de duas instituições públicas. O questionário empregado compreendia questões relativas à caracterização dos respondentes, uma questão envolvendo a técnica de associação livre de palavras e questões dissertativas correlacionadas ao tema da pesquisa, sendo que a última foi aplicada exclusivamente aos docentes. Antes de tudo, cabe destacar que as análises dos dados mostraram plausibilidade na incorporação dos indicadores como técnica confirmatória para o estudo da centralidade das Representações Sociais. Os resultados apontaram um forte aceno positivo para a dimensão cognitivo-motivacional. Destacamos também a prevalência das atividades de cunho demonstrativo e/ou verificador, como estratégia de uso das atividades práticas, para subgrupos de professores dos diversos níveis; contudo, diagnosticamos um distanciamento entre os subgrupos de professores com e sem pós-graduação na área de ensino/educação, caracterizando, portanto, grupos sociais distintos. De forma análoga, notamos essa cisão entre estudantes de licenciatura e os demais cursos analisados. Essas rupturas derivam da incorporação, no Núcleo Central, de elementos que sinalizam a intencionalidade de adoção de estratégias investigativas e com maior interação. Evidencia-se, portanto, que as adequações nas representações, dos diversos grupos sociais, são frutos das exposições em culturas singulares, mesmo que diante de uma origem comum. Embora tenhamos a convicção de que a licenciatura seja responsável pela incorporação dos novos papéis e potencialidades das atividades práticas, ainda assim, os resultados da pesquisa apontam indícios da fragilidade na consolidação desses significados para os estudantes.<br>This thesis shows a study on Social Representations of teachers and students of the social object denominated Experimental Practical Activities for the Physics Teaching. Considering that this subject has been widely debated in literature, we have adopted a different perspective which supports our research and analysis grounded on Jean-Claude Abric\'s theoretical-methodological framework: Central Nucleus Theory, which is based on Moscovici\'s Theory of Social Representations. Besides using well-known techniques such as the prototypical analysis and similitude analysis, which show, respectively, the salience and connectivity of possible constituents of the representation, we included indicators from Complex Networks in order to confirm the core of representations. Assuming that academic education may influence the consolidation of representations and, consequently, they may be guiding elements that mediate the dedication and choice of strategies by the teacher in your action, we seek to map the Social Representations of different groups. In order to do so, we collected data with 444 respondents, including university professors of several universities in the country, basic education teachers of different educational systems and university students of two public institutions. The questionnaire used included questions related to the respondents\' profiles, a question approaching the technique of free association of words and open questions correlated to the theme of the research. The last question was asked only of the teachers. First of all, it\'s important to point out that the data analysis indicated that the incorporation of the indicators as a confirmation technique for the study of the core of Social Representations is plausible. Results show a strong positive response linked to the cognitive-motivational dimension. We also highlight the prevalence of demonstrative and/or confirmation activities as a strategy chosen by the teachers of different educational levels when using practical activities. However, we noticed a difference in the use of these strategies between the subgroups of teachers with and without post-graduation in the area of teaching/education which characterized them as belonging to different social groups. Analogously, we noted a difference in choices made by the undergraduate students in teacher training courses and the other courses analyzed. These differences derive from the incorporation, in the Central Nucleus, of elements that signal the intentionality of adopting investigative strategies and with greater interaction. Indicating, therefore, that the adaptations in the representations, of the various social groups, are fruits of the expositions in singular cultures, even if in front of a common origin. Although we believe that being pre-service teacher education is responsible for incorporating the new roles to the use of practical activities, the results of the research point to signs of fragility in the consolidation of these meanings for the students.
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Carvalho, Caroline Alvarenga de. "Participação acionária em empresas listadas na BM&FBOVESPA em 2018: um estudo de redes." Universidade de São Paulo, 2018. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96132/tde-08102018-153516/.
Full textAbstract:
A estrutura do controle de grandes empresas interfere na competição de mercado, bem como na estabilidade financeira deste. Estudos internacionais pesquisaram o controle das empresas em seus países, outros expandiram tal visão para as empresas transnacionais, realizando uma análise a nível mundial, ambas com o objetivo de descrever a disposição dos principais controladores em uma estrutura de rede. Dessa maneira, o problema central deste trabalho consiste em verificar a disposição dos acionistas de grandes empresas no Brasil e, para isso, tem como objetivo principal analisar a rede de controle formada por acionistas e empresas listadas na BM&FBOVESPA no ano de 2018 com uso da técnica de Redes. Os dados utilizados para elaborar a rede foram obtidos através do Economatica. Como resultado, foi observada uma rede com uma componente gigante composta por 726 atores e uma rede de acionistas com baixa densidade, alta modularidade e caminho médio indicando características de rede mundo pequeno, com atores centrais de grande influência na estrutura. Os resultados contribuem para a compreensão da atual estrutura de participação no mercado acionário brasileiro, pois evidencia e quantifica as relações entre acionistas e empresas. Espera-se que este estudo colabore para novas investigações acerca das particularidades do mercado financeiro brasileiro.<br>The structure of the control of large companies interferes in the market competition, as well as in the financial stability of this one. International studies have researched corporate control in their countries, others have expanded such a view to transnational corporations by conducting a worldwide review, both with the purpose of describing the disposition of the major controllers in a network structure. Thus, the main problem of this work is to verify the disposition of the shareholders of large companies in Brazil and, for this purpose, its main objective is to analyze the control network formed by shareholders and companies listed on BM&FBOVESPA in 2018 using Networks. The data used to elaborate the network were obtained from Economatica. As a result, it was observed a network with a giant component composed of 726 actors, with low density, high modularity and medium path indicating network characteristics small world, with central actors of great influence in the structure. The results contribute to the understanding of the current structure of participation in the Brazilian stock market, since it evidences and quantifies the relations between shareholders and companies. It is hoped that this study will contribute to further research on the particularities of the Brazilian financial market.
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Santos, Pedro Alexandre dos. "Estudo da quebra espontânea de simetria de calibre : mapas dinâmicos, ações complexas, teorias de campo em rede e (im)possibilidade /." Guaratinguetá, 2017. http://hdl.handle.net/11449/149898.
Full textAbstract:
Orientador: Julio Marny Hoff da Silva<br>Banca: Elias Leite Mendonça<br>Banca: Alysson Fábio Ferrari<br>Resumo: Neste trabalho, fez-se uma introdução aos mapas dinâmicos, um conjunto de técnicas desenvolvido por Mat- sumoto, Umezawa, entre outros colaboradores, e a prescrição i na formulação usual da teoria quântica de campos no contı́nuo para descrever quebra espontânea de simetria de calibre (QES). Esta técnica baseia-se na utilização de representações unitárias não equivalentes, para construir as diferentes fases fı́sicas observadas em sistemas que apresenta QES. Introduzido o mapa dinâmico, tentou-se adaptar esta coleção de técnicas junto da prescrição i em rede, obtendo como resultado que a primeira não é satisfatoriamente desenvolvida em redes finitas, entretanto no limite termodinâmico o resultado aparenta estar adequado. Então, visitou-se o Teorema de Elitzur para as descrições obtidas por esta ferramenta, isto é, tentou-se demonstrar o Teorema de Elitzur para modelos com termos complexos provenientes da prescrição i . Uma vez que este não forneceu as informações esperadas, aplicou-se outras discussões para investigar a possibilidade da quebra espontânea de simetria de calibre em rede. Neste texto, o ferramental adotado se baseou em uma discussão apresentada por Splittorff<br>Abstract: In this work, an introduction to dynamic maps, a set of techniques developed by Matsumoto, Umezawa, among other collaborators, and the iepsilon prescription in the usual formulation of the quantum field theory in the continuum to describe spontaneous breaking of gauge symmetry (QES). This technique is based on the use of non-equivalent unitary representations to construct the different physical phases observed in systems that apresented QES. Introduced dynamic map, it was started the adaptation fo this collection of techniques to- gether with the prescription i in lattice, obtaining as a result that the first one is not satisfactorily developed in finite lattice, however in the thermodynamic limit the apparent result is adequate. Then the Elitzur's The- orem was visited for the descriptions obtained by this tool, that is, it was attempted to demonstrate Elitzur's Theorem for models with complex terms from the prescription i . As soon as the latter did not provide the expected information, other discussions were conducted to investigate the possibility of spontaneous breaking of lattice gauge symmetry. In this text, the tooling adopted was based on a discussion presented by Splittorff<br>Mestre
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Cunha, Bruno Requião da. "Estudo sobre a topologia das redes criminais." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2017. http://hdl.handle.net/10183/169125.
Full textAbstract:
Nesta tese investigam-se três pontos ligados a fragilidades topológicas de grafos e suas aplicações a redes complexas reais e, em especial, a redes de relacionamentos criminais. Na primeira etapa, apresenta-se in abstracto um método inédito e eficiente de fragmentação de redes complexas por módulos. O procedimento identifica em primeiro lugar comunidades topológicas por meio da qual a rede pode ser representada usando algoritmos heurísticos de extração de comunidades. Então, somente os nós que participam de ligaçõees inter-comunitaárias são removidos em ordem decrescente de sua centralidade de intermediação. Ilustra-se o método pela aplicação a uma variedade de redes reais nas áreas social, de infraestrutura, e biológica. Mostra-se que a abordagem por módulos supera ataques direcionados a vértices baseados somente no ordenamento de índices de centralidade, com ganhos de eficiência fortemente relacionados à modularidade da rede.No segundo momento, introduzem-se os conceitos de robustez e fragilidade de redes generalizadas para avaliar o quanto um determinado sistema se comporta frente a ataques incompletos. Ainda, avalia-se o desempenho (relação entre robustez e custo computacional) de diversos ataques sequenciais e simultâneos a redes modulares por meio de uma medida empírica que chamamos de performance. Mostra-se por meio de redes artificiais de referência e de redes reais que para sistemas altamente modulares a estratégia de fragmentação por módulos apresenta um desempenho até 10 vezes superior aos demais ataques. Na última etapa, explora-se com maior profundidade a natureza subjacente de redes reais de relacionamentos criminais. Apresenta-se uma rede única e sem precedentes construída pela Polícia Federal Brasileira consistindo de mais de 35.000 relacionamentos entre 24.000 indivíduos. Os dados foram coletados entre abril e agosto de 2013 e consistem em informações fornecidas diretamente pelos investigadores responsáveis de cada caso. O sistema apresenta características típicas de redes sociais, porém é bem mais “escuro"que o comportamento típico, com baixos níveis tanto de densidade de arestas quanto de eficiência de rede. Além do mais, o sistema é extremamente modular o que implica ser possível desmantelar toda a rede de crimes federais brasileiros com a remoção de aproximadamente 2% dos indivíduos escolhidos conforme a prescrição do método modular. Também, a rede é controlável no sentido da teoria matemática de controle, significando que com acesso a aproximadamente 20% dos nós é possível, em tese, levar qualquer variável dinâmica de um estado inicial a um estado final arbitrário em um tempo finito. Exibi-se tambám uma análise topológica e de fragilidades de uma segunda rede criminal relacionada a investigações da Polícia Federal. Trata-se de um fórum online destinado à prática de crimes cibernéticos na chamada camada profunda da internet (deep web). (Continuação ) Após a coleta dos dados foi possível construir uma rede de relacionamentos com quase 10.000 indivíduos. Comparou-se, entãoo, a estratégia usada de fato pela Polícia Federal durante a Operação Darknet com a previsão teórica de ataques topológicos à rede criminal e mostrou-se que ataques dirigidos por grau teriam fragmentado o sistema de maneira quase 15 vezes mais eficiente. Por outro lado, esta rede não é modular apesar de novamente apresentar uma arquitetura mais “escura" que o usual. Por termo, demonstra-se que os ataques por arestas estão diretamente relacionados ao aprisionamento enquanto que a ressocialização e/ou morte dos indivíduos é melhor interpretada como a remoção por vértices. Destarte, comprovou-se que de um ponto de vista topológico a ressocialização é de fato mais eficiente em reduzir a criminalidade do que o aprisionamento. Contudo, na rede de crimes federais estudada essa diferenca é muito pequena, de tal modo que ambas as políticas poderiam, em tese, ser aplicadas a fim de se combater eficientemente o sistema criminoso.<br>In this thesis we investigate three points connected to topological fragilities of graphs and their applications to real complex networks and, in particular, to networks of criminal relationships. In the first step, we present an unprecedented and efficient method of fragmentation of complex networks by modules. Firstly, the procedure identifies topological communities through which the network can be represented using heuristic communities extraction algorithms. After that, only the nodes that bridge communities are removed in descending order of their betweenness centrality . We illustrate the method by the applying it to a variety of real networks in the social, infrastructure, and biological fields. We show that the modular approach outperforms attacks traditional attacks based only on the ordering of centrality indexes, with efficiency gains strongly related to the modularity of the network. In the second moment, we introduce the concepts of generalized robustness and fragility of networks to evaluate how much a certain system behaves in the face of incomplete attacks. Also, we evaluate the relation between robustness and computational cost of several sequential and simultaneous attacks to modular networks by means of an empirical measure that we call performance. In this sense, we show through artificial and real networks that for highly modular systems the strategy of fragmentation by modules presents a performance up to 10 times superior to traditional attacks. In the last step, we explore in more depth the underlying nature of real networks of criminal relationships. We present a unique and unprecedented network built by the Brazilian Federal Police consisting of more than 35,000 relationships among 24,000 individuals. The data were collected between April and August 2013 and consist of information provided directly by the investigators responsible for each case. The system has typical characteristics of social networks, but is much "darker"than traditional social networks, with low levels of edge density and network efficiency. Moreover, the network is extremely modular which implies that it is possible to dismantle all the network of Brazilian federal crimes with the removal of approximately 2% of the individuals chosen according to the modular method. Also the network is controllable in the sense of the mathematical control theory, meaning that with access only to 20% of nodes it is possible, In theory, to take any dynamic variable from an initial state to an arbitrary final state in a finite time. We also show a topological analysis of a second criminal network related to Federal Police investigations. This is an online forum for cybercrime in the so-called deep web. After the data collection, it was possible to build a network of relationships with almost 10,000 individuals. We then compared the strategy actually used by the Federal Police during Operation Darknet with the theoretical prediction of topological attacks on the criminal network and showed that degree-based attacks would have fragmented the system almost 15 times more efficiently. On the other hand, this network is not modular despite presenting a "darker"architecture than usual. As a last result, this particular system is not controllable in practical terms. We finish the study by showing that edge attacks are directly related to the imprisonment whereas the resocialization and/or death of the individuals is better interpreted as the removal of vertices. Thus, we prove that from a topological point of view resocialization is in fact more efficient in reducing crime rates than imprisonment. However, in the network of federal crimes studied here this difference is very small, so that both policies could in theory be applied in order to combat effectively the criminal system.
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Valverde, Arias Pablo Javier. "Efeitos da topologia de rede num modelo de jogo de bem público opcional." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2012. http://hdl.handle.net/10183/70336.
Full textAbstract:
O entendimento, dos comportamentos coletivos em termos de uma descriçã o microscó pica baseada nas regras de interações locais entre as partículas do sistema é um proposito bem estabelecido da Física Estatística. Parcialmente inspirados no sucesso da ligaçã o entre os comportamentos micro e macroscópicos, os fenô menos coletivos sociais são atualmente estudados em termos de modelos microscó picos de agentes interatuantes. Os dilemas sociais e o enigma evolutivo da cooperação são modelados como jogos. Neste contexto, dois modelos tem atraído mais a atençã o': O Dilema do Prisoneiro para interações entre pares de individuos e os Jogos de Bem Público para interações em grupos. Nesta dissertação estudamos sob que condiçõ es a cooperação pode emergir em um tipo de dinâ mica de dilema social, conhecido como Jogo de Bem Público Opcional (JBPO). Em particular, analisamos o efeito da topologia na emerge ncia e permanência da cooperação neste tipo de dinâ mica. Estudamos as propriedades globais dos JBPO numa rede regular bidimensional, sobre uma rede small-world e uma rede aleató ria. Aqui, os jogadores são colocados nos vértices da rede .e cada um deles adota um dos três estados possíveis (ou estrategias): cooperador (C), desertor (D) ou loner (L). Com o propósito de estudar,o efeito da interação em rede, usamos redes de tipo ,Pnall-wor/d (pequend , mundo) onde a probabilidade p de reconexão define o' grau de desordem. Esta probabilidade p de religaçã o determina o grau de desordem da rede desde uma rede regular, até uma rede aleató ria. Em combinação com o estudo sistemático do parâ metro p, també m é analisado o efeito da variaçã o do parâ metro r, fator de multiplicação do JBPO, no comportamento global do sistema. Através do estudo sistemático de ambos parâ metros, p e r, encontramos que o sistema apresenta duas dinâ micas diferentes: (i) convergência a um estado absorvente, em que todos os agentes terminam no estado de loner e (ii) evoluçã o a um estado de coexistê ncia, no qual' as três estrategias estã o presentes. No estado de coexiste ncia, para alguns valores dos parâ metros p e r, .a dinâ mica do sistema exibe um comportamento oscilató rio cíclico entre as três estraté gias. Finalmente e como principal contribuição deste trabalho, construímos o diagrama de fases no espaço dos parâ metros (p,r) para caracterizar as diferentes fases e o comportaniento coletivo que o sistema mostra.<br>Understanding the collective behavior in terms of a microscopic description based on the interaction roles among the particles is a well established purpose of the Statistical Physics. Partly ánspired by the success in linking micro and macro behavior, collective social phenomena are being currently studied in terms of interactíng agents. Social dilemmas and the evolutionary conundrum of cooperation are, modeled as games. In this context, two models have attracted most attention: The Prisoper Dilemma for pairwise interactions and The Public Goods Games for group interactions. In this dissertation, we study under which conditions cooperation can emerge in a type of social dilemma dynamics known as Optional Public Good Game (OPGG): In particular, we analyze the role of topOlogy in the emergence and mainfehance of cooperation in this kind, of dynamics. We have studied the global properties onhe OPGG on a . twd-diMensional regular network, on small world networks and random networks. Here, the players are placed at the nodes of the network and each can adopt one of three possible states _(or strategies): cooperator (C), defector (D) or loner (L). In orcler to study the effect of network interactions, we have used small-World type networks where the probability p of reconnection defines the disorder degree. This probability p of rewiring determines the disorder degree of the network from a regular lattice to a random network. In combination with the systematic study of the p parameter, we also analyzed the effect of variation of the r parameter, the multiplication factor of OPGG, on the global behavior of the system. In the coexistence state and for some values of the p and r parameters, the dynamics of the system exhibits a cyclic behavior among the three states. Finally, and as main contribution in this work, we have constructed a phase diagrarn in the parameter space (p,r) in order to characterize the different phases ahd collective behavior displayed by the system.
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Aldecoa, García Rodrigo. "Detección de comunidades en redes complejas." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2013. http://hdl.handle.net/10251/31638.
Full textAbstract:
El uso de las redes para modelar sistemas complejos es creciente en multitud de ambitos. Son extremadamente utiles para representar interacciones entre
genes, relaciones sociales, intercambio de informaci on en Internet o correlaciones entre precios de acciones burs atiles, por nombrar s olo algunos ejemplos.
Analizando la estructura de estas redes, comprendiendo c omo interaccionan sus
distintos elementos, podremos entender mejor c omo se comporta el sistema en
su conjunto. A menudo, los nodos que conforman estas redes tienden a formar grupos altamente conectados. Esta propiedad es conocida como estructura
de comunidades y esta tesis doctoral se ha centrado en el problema de c omo
mejorar su detecci on y caracterizaci on. Como primer objetivo de este trabajo,
se encuentra la generaci on de m etodos e cientes que permitan caracterizar las
comunidades de una red y comprender su estructura. Segundo, pretendemos
plantear una serie de pruebas donde testar dichos m etodos. Por ultimo, sugeriremos una medida estad stica que pretende ser capaz de evaluar correctamente
la calidad de la estructura de comunidades de una red. Para llevar a cabo dichos objetivos, en primer lugar, se generan una serie de algoritmos capaces de
transformar una red en un arbol jer arquico y, a partir de ah , determinar las
comunidades que aparecen en ella. Por otro lado, se ha dise~nado un nuevo tipo
de benchmarks para testar estos y otros algoritmos de detecci on de comunidades
de forma e ciente. Por ultimo, y como parte m as importante de este trabajo, se
demuestra que la estructura de comunidades de una red puede ser correctamente evaluada utilizando una medida basada en una distribuci on hipergeom etrica.
Por tanto, la maximizaci on de este ndice, llamado Surprise, aparece como la
estrategia id onea para obtener la partici on en comunidades optima de una red.
Surprise ha mostrado un comportamiento excelente en todos los casos analizados, superando cualitativamente a cualquier otro m etodo anterior. De esta
manera, aparece como la mejor medida propuesta para este n y los datos sugieren que podr a ser una estrategia optima para determinar la calidad de la
estructura de comunidades en redes complejas.<br>Aldecoa García, R. (2013). Detección de comunidades en redes complejas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31638<br>TESIS<br>Premiado
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Filipciuc, Cristina. "Análise da evolução das empresas por separação de observadores." Master's thesis, Instituto Superior de Economia e Gestão, 2020. http://hdl.handle.net/10400.5/21083.
Full textAbstract:
Mestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial<br>O uso de dados de séries temporais na modelação de redes financeiras e económicas desafiam algumas suposições estatísticas tradicionais, como a aplicação do Teorema de Limite Central (TLC). No entanto, o recurso aos pressupostos provenientes da Física foi possível resolver algumas das limitações abordadas ao longo do documento. O trabalho desenvolvido baseia-se na aplicação de algoritmos de separação de observadores desenvolvidos pela Closer, cujo problema tem sido abordado desde há alguns anos, permitindo assim resolver os problemas associados à aplicação do TLC. Estes algoritmos baseiam-se na geometria diferencial e relatividade, que foram aplicados em séries de ações das empresas do mercado americano retiradas em escalas de tempo diversas, reportando no final os resultados obtidos em termos de transformação das distribuições vistas por cada um dos observadores.<br>The handling of time-series data in modeling financial and economic networks challenges some traditional statistical assumptions, such as application of the Central Limit Theorem. However, using the assumptions of Physics it was possible to understand some of the limitations of the model. The work developed is set up on the application of observer separation algorithms developed by Closer Consulting, whose problem has addressed for some years, which solves the infinite variation limitation. These algorithms based on differential geometry and relativity, which was applied to series of shares of companies in the American market taken at different time scales, reporting, in the end, the results obtained in terms of transforming the distributions seen by each of the observers.<br>info:eu-repo/semantics/publishedVersion
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Vilches, Thomas Nogueira. "Epidemiologia matemática em redes complexas." Botucatu, 2019. http://hdl.handle.net/11449/180926.
Full textAbstract:
Orientador: Cláudia Pio Ferreira<br>Resumo: São apresentado quatro modelos distintos no tema da modelagem matemática de doenças infecciosas que geraram cinco manuscritos para publicação. Todos estes, com exceção do último modelo, consideram uma estrutura de contato heterogênea entre indivíduos que permite (ou não) a disseminação das infecções na população. O primeiro estudo apresenta um modelo baseado em indivíduos cujas relações sociais são representadas por uma rede de Watts-Strogatz para estudar a transmissão de dois sorotipos de dengue nesta população. Os limiares epidêmicos e de coexistência dos sorotipos são obtidos através de uma aproximação de campo médio e análise de espalhamento. O segundo trabalho propõe um modelo metapopulacional de equações diferenciais ordinárias para estudar a transmissão de infecções relacionadas à assistência à saúde na rede hospitalar brasileira. Os hospitais são representados por populações distintas que são interligadas pelo sistema de referência e contra-referência de pacientes. Esta rede de conexões entre os hospitais foi construída utilizando dados sobre o tamanho e a localização de cada hospital. Os limiares epidêmicos do modelo são obtidos, e é feita uma análise da sensibilidade destes limiares para com os parâmetros. O terceiro trabalho é um modelo baseado em agentes que analisa a influência da mudança comportamental de indivíduos vacinados nas epidemias de Influenza. Para isto, são utilizados dados demográficos do Canadá, e é considerado que o número de contatos diários por i... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)<br>Abstract: We present four different models on the subject of the mathematical modelling of infectious diseases that resulted on five manuscripts sent to publication. All these models, except the last one, consider a heterogeneous structure of contacts between individuals that permits (or does not) the spread of infections in the population. The first study presents an individual-based model in which the social relationships are given by a Watts-Strogatz network in order to study the transmission of two serotypes of dengue virus in this population. The epidemic and coexistance thresholds are obtained using a mean-field approach and a spreading analysis. The second work proposes a metapopulation model of ordinary differential equations to study the transmission of healthcare-associated infections in the Brazilian hospital network. The hospitals are represented by different populations that are connected through the patient refferal and counter-referral system. This network was built using data about the size and location of the hospitals. The model’s epidemic thresholds are obtained, and a sensitivity analysis of these limits is performed. The third work is an agent-based model that analyzes the influence of behavioural changes of vaccinated individuals on the Influenza epidemics. In order to do that, it is used demographic data from Canada, and it is considered an age-dependent contact distribution. We use Monte-Carlo simulations to estimate the enhancement ratio of the epidemic size du... (Complete abstract click electronic access below)<br>Doutor
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Chinellato, David Dobrigkeit 1983. "Processos dinâmicos em redes complexas." [s.n.], 2007. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/278371.
Full textAbstract:
Orientador: Marcus Aloizio Martinez de Aguiar<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin<br>Made available in DSpace on 2018-08-10T18:23:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007<br>Resumo: Nesta tese, estudamos as propriedades estatísticas de processos dinâmicos de influência em redes complexas sujeitas a perturbações externas. Consideramos redes cujos nós admitem dois estados internos, digamos 0 e 1. Os estados internos se alteram de acordo com os estados dos nós vizinhos. Supomos que há N1 nós com estado interno fixo em 1, N0 elementos com estado interno fixo em 0 e outros N elementos com estado interno livre. Os nós com estado interno ½xo podem ser interpretados como perturbações externas à subrede de N elementos livres. Este sistema é uma generalização do modelo do eleitor [25] e pode descrever diversas situações interessantes, indo de sistemas sociais [26] para a física e a genética. Neste trabalho, calcularemos analiticamente a evolução de um sistema de rede totalmente conectada, obtendo expressões para as distribuições de equilíbrio de uma rede qualquer e também de todas as probabilidades de transição.
Em seguida, generalizamos os resultados para o caso em que N0 e N1 são menores do que 1, representando um acoplamento fraco do sistema com um reservatório externo. Mostramos que os resultados exatos são excelentes aproximações para várias outras redes, incluindo redes aleatórias, reticuladas, livres de escala, estrela e mundo pequeno, e estudamos a dinâmica destas outras redes numericamente. Finalmente, demonstramos que, se os dois parâmetros da solução para redes totalmente conectadas, N0 e N1, forem alterados para valores efetivos para cada tipo de rede específico, o nosso resultado analítico explica satisfatoriamente todas as dinâmicas e estados assintóticos de outras topologias. O nosso modelo é portanto bastante geral, se aplicado cuidadosamente<br>Abstract: We study the statistical properties of in²uence networks subjected to external perturbations. We consider networks whose nodes have internal states that can assume the values 0 or 1. The internal states can change depending on the state of the neighboring nodes. We let N1 nodes be frozen in the state 1, N0 be frozen in the state 0 and the remaining N nodes be free to change their internal state. The frozen nodes are interpreted as external perturbations to the sub-network of N free nodes. The system is a generalization of the voter model [25] and can describe a variety of interesting situations, from social systems [26] to physics and genetics. In this thesis, we calculate analytically the equilibrium distribution and the transition probabilities between any two states for arbitrary values of N, N1 and N0 for the case of fully connected networks.
Next we generalize the results for the case where N0 and N1 are smaller than 1, representing the weak coupling of the network to an external reservoir. We show that our exact results are excellent approximations for several other topologies, including random, regular lattices, scale-free, star and small world networks, and study the dynamics of these other networks numerically. We then proceed to show that, by appropriately tuning the two parameters from the solution from fully connected networks, N0and N1, to eÿective values when dealing with other, more sophisticated network types, we can easily explain their asymptotic network behaviour. Our model is therefore quite general in applicability, if used consciously<br>Mestrado<br>Física Estatistica e Termodinamica<br>Mestre em Física
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Peron, Thomas Kauê Dal\'Maso. "Sincronização explosiva em redes complexas." Universidade de São Paulo, 2013. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-19042013-075508/.
Full textAbstract:
Processos de sincronização são observados em uma imensa quantidade de sistemas físicos, biológicos, químicos, tecnológicos e sociais. Tais sistemas podem ser descritos e modelados utilizando a teoria das redes complexas, de forma que o completo entendimento da emergência do comportamento coletivo nestes sistemas complexos só é alcançado por teorias que englobam a interação entre seus elementos. Nesta dissertação, estudamos a emergência de transições de fase de primeira-ordem na sincronização de osciladores acoplados através de estruturas heterogêneas e não-triviais. Utilizando teorias de campo médio, obtemos a expressão analítica do acoplamento crítico necessário para a ocorrência de sincronização explosiva em redes livre-escala. Além disso, estudamos o comportamento de tais transições na presença de atrasos temporais e verificamos que é possível elevar o grau de sincronismo dos osciladores quando a interação se dá de forma não-instantânea. Os resultados obtidos contribuem para um melhor entendimento da relação entre topologia e dinâmica em redes.<br>Synchronization processes are observed in many physical, biological, chemical, technological and social systems. These systems can be described and modelled through the theory of complex networks, in a way that the full comprehension of the emergence of collective behavior in these complex systems will only be achieved by theories that encompass the interaction of its elements. In this thesis, we study the emergence of first-order phase transitions in the synchronization of oscillators coupled through heterogeneous and non-trivial structures. By using mean-field theories, we obtain an analytical expression for the critical coupling necessary for the occurrence of explosive synchronization in scale-free networks. Furthermore, we study the behavior of such transitions in the presence of time delays, verifying that is possible to enhance the synchronization level of the oscillators when the interaction is non-instantaneous. The obtained results contribute for the better understanding of the interplay between topology and dynamics in networks.
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Hotta, Livia Akemi. "Modelos ecológicos em redes complexas." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112017-105116/.
Full textAbstract:
Um dos padrões mais importantes que ocorrem em ecossistemas é a relação espécie-área, que relaciona o número de espécies em um ecossistema com a sua área disponível. O estudo dessa relação é fundamental para entender-se a biodiversidade e o impacto de políticas ambientais de preservação de espécies, de modo que é possível analisar desde os tamanhos das reservas necessários para a conservação das espécies e até verificar o impacto da intervenção humana em habitats naturais. Assim sendo, várias estratégias matemáticas e computacionais foram desenvolvidas para prever e entender esse padrão ecológico em modelos ecológicos. Todavia, muitas abordagens são simuladas em ambientes homogêneos e regulares, porém, sabe-se que, em cada ecossistema, há regiões com acidentes geográficos, variações de altitudes, vegetação e clima. Dessa forma, nesse trabalho, estamos interessados em estudar a influência de diferentes ambientes no processo de evolução das espécies. Para isso, consideramos modelos ecológicos que utilizam características geográficas para colonização e, comportamentos individuais como dispersão, mutação, acasalamento. Com isso, foi possível simular a propagação das espécies em diferentes topologias e analisar como ocorreu a dinâmica em cada uma delas. Assim, verificamos que a topologia regular e a dispersão homogênea dos indivíduos são duas características que maximizam a diversidade de espécies. E por outro lado, a formação de regiões mais densas e interações heterogêneas, contribuem para a diminuição da quantidade de espécies, apesar de em alguns casos, ajudarem na velocidade de propagação e colonização.<br>One of the most important patterns that occur in ecosystems is the species-area relationship, which says that the number of species increases with the sampled area. There is a great interest among ecologists about this pattern, since it is possible to verify the human impact on the environment and the area of reserves necessary to maintain species. Thus, motivated by the explanation of such behavior, some mathematical and computational strategies have been developed over the years. However, most approaches are simulated in homogeneous and regular scenarios, however, in the ecosystem, there are regions with landforms, different climates and vegetation. Thus, in this work, we are interested in studying the influence of different environments in the evolution process of the species. We consider ecological models that use geographical characteristics for colonization and individual behaviors such as dispersion, mutation, and mating. Thereby, it was possible to simulate the propagation of the species in different topologies and to analyze how the dynamics occurred in each case. Therefore, we verified that the regular topology and the homogeneous dispersion of the individuals are two characteristics that maximize the diversity of species. On the other hand, denser regions and heterogeneous interactions, contribute to the decrease the number of species, even when in some cases, they help in the speed of propagation and colonization.
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OLIVEIRA, Rodrigo Melo e. Silva de. "Nova metodologia para análise e síntese de sistemas de aterramento complexos utilizando o método lN-FDTD, computação paralela automática e redes neurais artificiais." Universidade Federal do Pará, 2008. http://www.repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/1990.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2011-03-23T21:19:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0<br>Item created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:49Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:312<br>CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico<br>The FDTD method in General Coordinates (LN-FDTD) was implemented for analyzing structures not coincident to the Cartesian coordinate system. The method solves the
Maxwells equations in time domain, allowing the calculation of data concerning the transitory and steady-state responses of such structures. The method is applied to analyze
of special grounding electrodes. A new formulation for the truncating technique UPML, for conductive media, referred here as LN-UPML, was developed and implemented in
order to make the simulations viable. A new methodology for locating grounding grid faults using two Artificial Neural Networks is presented. The LN-FDTD software was
tested and validated though simulations of various grounding systems. A graphical user interface, named LANE SAGS, was implemented to simplify the use and to automate the
data processing.<br>Neste trabalho, o método FDTD em coordenadas gerais (LN-FDTD) foi implementado para a análise de estruturas de aterramento com geometrias coincidentes ou não com
o sistema de coordenadas cartesiano. O método soluciona as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo a obtenção de dados a respeito da resposta transitória
e de regime estacionário de estruturas diversas de aterramento. Uma nova formulação para a técnica de truncagem UPML em coordenadas gerais, para meios condutivos, foi desenvolvida e implementada para viabilizar a análise dos problemas (LN-UPML). Uma nova metodologia baseada em duas redes neurais artificiais é apresentada para a deteccão de defeitos em malhas de terra. O software FDTD em coordenadas gerais foi testado e validado para vários casos. Uma interface gráfica para usuários, chamada LANE SAGS, foi desenvolvida para simplificar o uso e automatizar o processamento dos dados.
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Vosgerau, Roberto Antonio. "ANÁLISE DA ENTROPIA EM REDES COMPLEXAS." UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, 2016. http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/859.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2016-04-25<br>In this thesis, we apply network entropy to analyze characteristics of complex networks. It is analyzed the effect of vertices removal on the structure and robustness of directed and undirected networks, as a result of failures and attacks. The variation in the structure and robustness
of networks due to this removal is quantified by structural entropies with zero and one order approximation. These entropies are calculated to real networks to verify the robustness, where we have been using biological network as directed and literary network as undirected. The failures
are simulated through vertices that are randomly removal, while the attacks are realized on the hubs and according to betweenness centrality. We observe that the network with failures exhibits entropies with values smaller than the original network. When the attack is on the hubs
or according to the betweenness centrality we verify that the entropies decrease. However, if the attack is not on the hubs, it is possible to verify values of entropies larger than the original network. Moreover, the measure of the shortest path length showed a correlation with the
structural entropy.<br>Nesta tese, aplicou-se a entropia de rede para analisar as características de redes complexas. Analisou-se o efeito da remoção de vértices sobre a estrutura e robustez das redes direcionadas e não direcionadas, como resultado de falhas e ataques. A variação na estrutura e robustez das
redes devido a esta remoção é quantificada por entropias estruturais com aproximação de ordem zero e um. Estas entropias são calculados para redes reais para verificar a robustez, onde utilizou-se a rede biológica como direcionada e rede literária como não direcionada. As falhas são simuladas através de vértices que são removidos aleatoriamente, enquanto os ataques são
realizados intencionalmente nos vértices de maiores graus e de acordo com a centralidade de intermediação. Observa-se que a rede com falhas exibe entropias com valores menores do que a rede original. Quando o ataque é nos vértices de maiores graus ou de acordo com as centralidades de intermediação verifica-se que as entropias diminuem. No entanto, se o ataque não
está em vértices de maiores graus ou maiores centralidade de intermediação, é possível verificar
valores de entropias maiores do que a rede original. Além disso, a medida do comprimento do menor percurso mostrou uma correlação com a entropia estrutural.
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Timpanaro, André Martin. "Mudanças de opinião em redes complexas." Universidade de São Paulo, 2012. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-11032013-103856/.
Full textAbstract:
Nos últimos anos, uma míriade de modelos de propagação de opinião foram propostos, motivados pelo interesse crescente dos físicos por problemas interdisciplinares tanto em sociologia, quanto em economia e biologia. Um dos objetivos desse trabalho é unificar alguns desses modelos em uma mesma formulação. Para isso, generalizamos a noção de confiança limitada para o que chamamos de regras de confiança, que podem ser interpretadas como a introdução de viéses ou preconceitos nas interações de agentes com opiniões distintas. Munidos dessa formulação, nos propusemos a estudar como modelos que promovem localmente conformidade (o que está de acordo com experimentos para grupos pequenos conduzidos por psicólogos), poderiam gerar diversidade globalmente (explicando a persistência de pontos de vista distintos em sociedades, por exemplo). Nós estudamos o campo médio do modelo do votante e de variantes do modelo Sznajd. Aplicando ferramentas de sistemas dinâmicos, conseguimos resolver analiticamente o comportamento qualitativo dos modelos na ausência de ruído e desenvolvemos uma teoria de perturbação para o modelo Sznajd com ruído infinitesimal, que nos forneceu um retrato parcial do comportamento na presença de ruído. Na ausência de ruído, chegamos a conclusão que o modelo do votante se comporta de maneira completamente diferente, enquanto que os outros modelos tem essencialmente o mesmo comportamento. Também fizemos simulações em redes Barabási-Albert e Watts-Strogatz para os modelos votante e Sznajd e, em colaboração com o grupo de pesquisa do Institute for Complex Systems and Mathematical Biology da Universidade de Aberdeen, estudamos um modelo de biodiversidade que pode ser encarado como uma variante do modelo do votante em uma rede quadrada. As nossas conclusões apontam que os resultados de campo médio podem ser compreendidos através de conexões com teoria de grafos e que os diversos modelos simulados se comportam em um certo sentido da mesma maneira, reforçando a idéia de universalidade entre eles (na verdade é essencial que existam aspectos universais no comportamento humano para que a modelagem de sistemas sociais seja factível, dadas as dificuldades óbvias de se construir um modelo realista para uma pessoa ou uma sociedade). Grosso modo, em todos os sistemas estudados, a coexistência ou não de pontos de vista diferentes parece depender mais crucialmente da rede e do tipo de regra de confiança, do que de outros detalhes específicos do modelo.<br>In the recent years, a great number of opinion propagation models were proposed, motivated by the increasing interest among physicists in interdisciplinary problems, not only in sociology, but also in economics and biology. One of the goals of this work is to unify some of these models under a same formulation. In order to do that, we generalized the notion of bounded confidence to what we called confidence rules, that can be interpreted as the introduction of biases and prejudices in the interactions among agents holding differing points of view. Using this formulation, we decided to study how models that locally breed conformity (what is in accordance with experiments conducted by psichologists for small groups) could sustain diversity globally (explaining the persistence of different points of view in societies, for example). We studied the mean field version of the voter model and of variants of the Sznajd model. We used dynamical systems techniques and were able to solve analytically the qualitative behaviour of the models in the absence of noise and developed a perturbation theory for the Sznajd model with infinitesimal noise, that yielded a partial picture of the behaviour with noise. In the absence of noise, we found that the voter model has a completely different behaviour, while the other models have essentially the same behaviour. We also did simulations in Barabási-Albert and Watts-Strogatz networks for the voter and the Sznajd models and we collaborated with the research group of the Institute for Complex Systems and Mathematical Biology from the University of Aberdeen, studying a biodiversity model that can be seen as a modification of the voter model in a square lattice. Our conclusions point that the mean field results can be understood through connections with graph theory problems and that the different models that were simulated, in some sense, have the same behaviour, reinforcing the idea of universality for these models (due to the obvious difficulties in modelling human beings in a reliable and realistic way, some degree of universality in human behaviour is actually essential, in order for social modelling to be feasible). Roughly speaking, in all the systems that were studied, the coexistence or not of differing opinions, seems to depend more strongly on the network and on the type of confidence rule used, than in other specific details of the model.
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Barbieri, André Luiz. "Análise de robustez em redes complexas." Universidade de São Paulo, 2011. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-19042011-091118/.
Full textAbstract:
A teoria das redes complexas é uma área relativamente nova da Ciência, inspirada por dados empíricos tais como os obtidos de interações biológicas e sociais. Esta área apresenta uma natureza altamente interdisciplinar, de modo que tem unido cientistas de diferentes áreas, tais como matemática, física, biologia, ciência computação, sociologia, epidemiologia e muitas outras. Um dos problemas fundamentais nessa área é entender como a organização de redes complexas influencia em processos dinâmicos, como sincronização, propagação de epidemias e falhas e ataques. Nessa dissertação, é apresentada uma análise da relação entre estrutura e robustez de redes complexas através da remoção de vértices. Para a aplicação deste estudo, foram adquiridas bases de dados de interações de proteínas de quatro espécies, Saccharomyces cerevisiae, Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster e Homo sapiens, como também mapas das malhas de rodovias de sete países, Brasil, Portugal, Polônia, Romênia, Austrália, Índia e África do Sul. Foi estudada a robustez dessas redes através de simulação de falhas e ataques, segundo uma dinâmica de remoção de vértices. Nesse caso, a variação na estrutura das redes devido a essa remoção foi quantificada pelas medidas do tamanho da maior componente conectado, do diâmetro e da média dos comprimentos dos menores caminhos. Ademais, foram utilizadas duas medidas para quantificar a robustez, isto é, a entropia da distribuição das conexões e entropia dinâmica, baseada em cadeias de Markov. Tais medidas foram aplicadas nas redes reais onde se verificou que as espécies mais complexas, como o homem e a mosca, apresentam as redes mais robustas. Com relação aos países, Romênia, Portugal e Brasil apresentam as malhas rodoviárias mais resistentes a perturbações. A correlação entre essas medidas de entropia e as medidas topológicas permitiu identificar que a média do grau dos vizinhos e o coeficiente da lei de potência da distribuição do número de conexões são as medidas que apresentam maior correlação com as medidas de entropia. Tal resultado sugere que a presença de conexões alternativas entre os vizinhos dos vértices removidos favorece a resiliência das redes, pois tendem a minimizar as perturbações causadas pelas remoções. No caso das malhas rodoviárias, foi proposta uma nova medida de acessibilidade e esta se mostrou altamente correlacionada com a entropia dinâmica. Nesse caso, verificou-se que as cidades localizadas no litoral e nas fronteiras dos países são as que menos contribuem para robustez das redes de rodovias. Desse modo, os resultados obtidos sugerem que o planejamento do sistema de transporte de um país deve priorizar o investimento em infra-estrutura rodoviária próximo das cidades com menor acessibilidade, de forma a torná-las mais acessíveis, visando melhorar o transporte de mercadorias e pessoas. Os métodos aqui propostos permitem identificar tais cidades. Ademais, na análise de redes de proteínas, os resultados obtidos podem auxiliar no desenvolvimento de novos modelos de redes, bem como entender os mecanismos evolutivos que priorizam a robustez dos organismos.<br>The study of complex networks is a relatively new area of science inspired by the empirical studies of real-world networks, such as social and biological networks. This are has a highly multidisciplinary nature, which has brought together researchers from many areas including mathematics, physics, biology, computer science, sociology, epidemiology, statistics and others. One of the main problems in this area is to know how the network organization is related to dynamic process, such as synchronization, epidemic spreading and topological perturbation due to deletion of nodes and edges. In this dissertation, it is presented a study of the relationship between the structure and resilience of complex networks. This investigation was applied to the protein-protein networks of four species, namely Saccharomyces cerevisiae, Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster and Homo sapiens, as well as the road networks of seven countries, i.e. Brazil, Portugal, Romania, Australia, India, and South Africa. It was studied the resilience of such networks through simulations of random fails and attacks by node deletion. The topological changes due to this simulation were quantified by measures, including the size of the largest component, the diameter and the average shortest path length. In addition, the network robustness was quantified by the entropy of the degree distribution and the dynamic entropy, related to Markov chains. This analysis in real-world networks revealed that more complex species, such as the H. sapiens and D. melanogaster are the most resilient. In addition, Romania, Brazil and Portugal have the most robust road maps. The correlation analysis between topological and dynamic measures revealed that the average neighborhood degree and the coefficient of scaling in the power law of the degree distribution quantify the proprieties that most contribute for the resilience in protein networks. Moreover, with respect to the road networks, it was introduced a new accessibility measure, which revealed to be correlated to the dynamic entropy. In fact, cities localized in the border of networks are the ones with the smallest contribution for the network resilience. Therefore, the obtained results suggest that the traffic planning should mainly connect cities near the frontiers of countries, in order to improve the resilience and accessibility. In addition, the obtained results with respect to protein networks allow improving network modeling and understanding the biological processes that reinforce the resilience of organisms.
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Amancio, Diego Raphael. "Classificação de textos com redes complexas." Universidade de São Paulo, 2013. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-20012014-092439/.
Full textAbstract:
A classificação automática de textos em categorias pré-estabelecidas tem despertado grande interesse nos últimos anos devido à necessidade de organização do número crescente de documentos. A abordagem dominante para classificação é baseada na análise de conteúdo dos textos. Nesta tese, investigamos a aplicabilidade de atributos de estilo em tarefas tradicionais de classificação, usando a modelagem de textos como redes complexas, em que os vértices representam palavras e arestas representam relações de adjacência. Estudamos como métricas topológicas podem ser úteis no processamento de línguas naturais, sendo a tarefa de classificação apoiada por métodos de aprendizado de máquina, supervisionado e não supervisionado. Um estudo detalhado das métricas topológicas revelou que várias delas são informativas, por permitirem distinguir textos escritos em língua natural de textos com palavras distribuídas aleatoriamente. Mostramos também que a maioria das medidas de rede depende de fatores sintáticos, enquanto medidas de intermitência são mais sensíveis à semântica. Com relação à aplicabilidade da modelagem de textos como redes complexas, mostramos que existe uma dependência significativa entre estilo de autores e topologia da rede. Para a tarefa de reconhecimento de autoria de 40 romances escritos por 8 autores, uma taxa de acerto de 65% foi obtida com métricas de rede e intermitência de palavras. Ainda na análise de estilo, descobrimos que livros pertencentes ao mesmo estilo literário tendem a possuir estruturas topológicas similares. A modelagem de textos como redes também foi útil para discriminar sentidos de palavras ambíguas, a partir apenas de informação topológica dos vértices, evidenciando uma relação não trivial entre sintaxe e semântica. Para algumas palavras, a discriminação com redes complexas foi ainda melhor que a estratégia baseada em padrões de recorrência contextual de palavras polissêmicas. Os estudos desenvolvidos nesta tese confirmam que aspectos de estilo e semânticos influenciam na organização estrutural de conceitos em textos modelados como rede. Assim, a modelagem de textos como redes de adjacência de palavras pode ser útil não apenas para entender mecanismos fundamentais da linguagem, mas também para aperfeiçoar aplicações reais quando combinada com métodos tradicionais de processamento de texto.<br>The automatic classification of texts in pre-established categories is drawing increasing interest owing to the need to organize the ever growing number of electronic documents. The prevailing approach for classification is based on analysis of textual contents. In this thesis, we investigate the applicability of attributes based on textual style using the complex network (CN) representation, where nodes represent words and edges are adjacency relations. We studied the suitability of CN measurements for natural language processing tasks, with classification being assisted by supervised and unsupervised machine learning methods. A detailed study of topological measurements in texts revealed that several measurements are informative in the sense that they are able to distinguish meaningful from shuffled texts. Moreover, most measurements depend on syntactic factors, while intermittency measurements are more sensitive to semantic factors. As for the use of the CN model in practical scenarios, there is significant correlation between authors style and network topology. We achieved an accuracy rate of 65% in discriminating eight authors of novels with the use of network and intermittency measurements. During the stylistic analysis, we also found that books belonging to the same literary movement could be identified from their similar topological features. The network model also proved useful for disambiguating word senses. Upon employing only topological information to characterize nodes representing polysemous words, we found a strong relationship between syntax and semantics. For several words, the CN approach performed surprisingly better than the method based on recurrence patterns of neighboring words. The studies carried out in this thesis confirm that stylistic and semantic aspects play a crucial role in the structural organization of word adjacency networks. The word adjacency model investigated here might be useful not only to provide insight into the underlying mechanisms of the language, but also to enhance the performance of real applications implementing both CN and traditional approaches.
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Vera, Arturo Miranda. "Propriedades de redes complexas de telecomunicações." Universidade de São Paulo, 2011. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-13022012-155726/.
Full textAbstract:
Os objetivos desta monografia foram analisar as propriedades de topologias de redes complexas, analisar as potencialidades e comparar desempenho de softwares gratuitos de geração de topologias e simular roteamento de tráfego em redes de telecomunicações. As principais topologias analisadas foram a regular, aleatória e livre de escala. As propriedades topológicas incluem o grau nodal, a distribuição de grau, o coeficiente de agrupamento, o comprimento médio do caminho, além do efeito mundo pequeno. Foram avaliadas as potencialidades de três ferramentas gratuitas de geração e análise de redes, o B-A, Pajek e NetLogo. Como exemplos de aplicação em redes de telecomunicações, com destaque para redes ópticas utilizando técnica de multiplexação por divisão de comprimento de onda, foram implementados os seguintes algoritmos de roteamento de tráfego: roteamento fixo com alocação de comprimento de onda sequencial fixa e roteamento adaptativo com alocação de comprimento de onda menos usado, mais usado, aleatória e busca exaustiva. O desempenho dos algoritmos de roteamento e alocação de comprimentos de onda de modo nas topologias analisadas foram comparados.<br>The purposes of this master\'s thesis are to analyze the properties of complex network topologies, analyze and compare the performance of free software for generating topologies and simulate traffic routing in telecommunication networks. The main topologies analyzed were the regular, random and scale-free. The topological properties include the nodal degree, the distribution degree, clustering coefficient, average path length and small-world effect. The performance of the free softwares B-A, Pajek and Netlogo were evaluated. As examples of application in telecommunication networks, especially for optical networks using wavelength division multiplexing technique, the following routing traffic algorithms were implemented: Fixed routing with first-fit wavelength assignment and adaptive routing with least used wavelength assignment, most used, random and exhaustive search. The performance of algorithms for routing and wavelength allocation employed in the analyzed topologies was compared.
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Breve, Fabricio Aparecido. "Aprendizado de máquina em redes complexas." Universidade de São Paulo, 2010. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21092010-104722/.
Full textAbstract:
Redes complexas é um campo de pesquisa científica recente e bastante ativo que estuda redes de larga escala com estruturas topológicas não triviais, tais como redes de computadores, redes de telecomunicações, redes de transporte, redes sociais e redes biológicas. Muitas destas redes são naturalmente divididas em comunidades ou módulos e, portanto, descobrir a estrutura dessas comunidades é um dos principais problemas abordados no estudo de redes complexas. Tal problema está relacionado com o campo de aprendizado de máquina, que tem como interesse projetar e desenvolver algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprender, ou melhorar seu desempenho através da experiência. Alguns dos problemas identificados nas técnicas tradicionais de aprendizado incluem: dificuldades em identificar formas irregulares no espaço de atributos; descobrir estruturas sobrepostas de grupos ou classes, que ocorre quando elementos pertencem a mais de um grupo ou classe; e a alta complexidade computacional de alguns modelos, que impedem sua aplicação em bases de dados maiores. Neste trabalho tratamos tais problemas através do desenvolvimento de novos modelos de aprendizado de máquina utilizando redes complexas e dinâmica espaço-temporal, com capacidade para tratar grupos e classes sobrepostas, além de fornecer graus de pertinência para cada elemento da rede com relação a cada cluster ou classe. Os modelos desenvolvidos tem desempenho similar ao de algoritmos do estado da arte, ao mesmo tempo em que apresentam ordem de complexidade computacional menor do que a maioria deles<br>Complex networks is a recent and active scientific research field, which concerns large scale networks with non-trivial topological structure, such as computer networks, telecommunication networks, transport networks, social networks and biological networks. Many of these networks are naturally divided into communities or modules and, therefore, uncovering their structure is one of the main problems related to complex networks study. This problem is related with the machine learning field, which is concerned with the design and development of algorithms and techniques which allow computers to learn, or increase their performance based on experience. Some of the problems identified in traditional learning techniques include: difficulties in identifying irregular forms in the attributes space; uncovering overlap structures of groups or classes, which occurs when elements belong to more than one group or class; and the high computational complexity of some models, which prevents their application in larger data bases. In this work, we deal with these problems through the development of new machine learning models using complex networks and space-temporal dynamics. The developed models have performance similar to those from some state-of-the-art algorithms, at the same time that they present lower computational complexity order than most of them
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Bezerra, Daniel Muniz. "Redes neurais artificiais e redes complexas: aplicaÃÃes em processos quÃmicos." Universidade Federal do CearÃ, 2005. http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=9209.
Full textAbstract:
nÃo hÃ<br>Na primeira parte deste trabalho, empregamos uma rede neural artificial (RNA) treinada com algoritmo back-propagation para inferir a volatilidade dos gases liquefeitos de petrÃleo (GLP) produzidos em uma torre de fracionamento de lÃquido de gÃs natural (LGN). Os resultados obtidos indicam que a RNA fornece melhores respostas do que um simulador desenvolvido com base fenomenolÃgica que se encontra em fase de implementaÃÃo na planta em estudo. Na segunda parte da dissertaÃÃo, o nosso objetivo primordial à demonstrar que os fluxogramas de processos de refinarias de petrÃleo podem estar intrinsecamente associados à topologias de redes complexas, que sÃo scale-free, exibem efeitos de mundo pequeno e possuem organizaÃÃo hierÃrquica. A emergÃncia dessas propriedades em redes artificiais à explicada como uma consequÃncia dos princÃpios usados no design de projeto dos processos, os quais incluem regras heurÃsticas e tÃcnicas algorÃtmicas. Esperamos que esses resultados sejam tambÃm vÃlidos para plantas quÃmicas de diferentes tipos e capacidades.<br>In the first part of this work we apply an artificial neural network (ANN) trained with a back-propagation algorithm to predict the volatility of liquefied petroleum gases (LPG) produced from a fractionation tower of natural gas liquid (NGL). Our analysis indicate that the ANN scheme provides better results than a simulator developed based phenomenological which is currently being implemented in the plant under study. In the second part, our primary objective is to demonstrate that flowsheets of oil refineries can be intrinsically associated to complex network topologies, which are scale-free, display small-word effect and have hierarchical organization. The emergence of these properties artificial networks is explained as a consequence of the design principles used in the processâ design, which include heuristics rules and algorithmic techniques. We expect these results to be also valid for chemical plants of different types and capacities.
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Bezerra, Daniel Muniz. "Redes neurais artificiais e redes complexas: aplicações em processos químicos." reponame:Repositório Institucional da UFC, 2005. http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/5043.
Full textAbstract:
BEZERRA, D. M. Redes neurais artificiais e redes complexas: aplicações em processos químicos. 2005. 70 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2005.<br>Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2013-06-13T11:47:22Z
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2005_dis_dmbezerra.pdf: 8183113 bytes, checksum: aad7df1ada62f312adba7ed6fbddd21f (MD5)<br>Made available in DSpace on 2013-06-13T17:20:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2005-06-29<br>In the first part of this work we apply an artificial neural network (ANN) trained with a back-propagation algorithm to predict the volatility of liquefied petroleum gases (LPG) produced from a fractionation tower of natural gas liquid (NGL). Our analysis indicate that the ANN scheme provides better results than a simulator developed based phenomenological which is currently being implemented in the plant under study. In the second part, our primary objective is to demonstrate that flowsheets of oil refineries can be intrinsically associated to complex network topologies, which are scale-free, display small-word effect and have hierarchical organization. The emergence of these properties artificial networks is explained as a consequence of the design principles used in the process’ design, which include heuristics rules and algorithmic techniques. We expect these results to be also valid for chemical plants of different types and capacities.<br>Na primeira parte deste trabalho, empregamos uma rede neural artificial (RNA) treinada com algoritmo back-propagation para inferir a volatilidade dos gases liquefeitos de petróleo (GLP) produzidos em uma torre de fracionamento de líquido de gás natural (LGN). Os resultados obtidos indicam que a RNA fornece melhores respostas do que um simulador desenvolvido com base fenomenológica que se encontra em fase de implementação na planta em estudo. Na segunda parte da dissertação, o nosso objetivo primordial é demonstrar que os fluxogramas de processos de refinarias de petróleo podem estar intrinsecamente associados à topologias de redes complexas, que são scale-free, exibem efeitos de mundo pequeno e possuem organização hierárquica. A emergência dessas propriedades em redes artificiais é explicada como uma consequência dos princípios usados no design de projeto dos processos, os quais incluem regras heurísticas e técnicas algorítmicas. Esperamos que esses resultados sejam também válidos para plantas químicas de diferentes tipos e capacidades.
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Fernandes, Alexandre César Gurgel. "Teoria métrica de curvas reais e complexas." Universidade de São Paulo, 2002. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-16062015-140453/.
Full textAbstract:
Neste trabalho abordamos o problema de classificação de conjuntos singulares sob o ponto de vista métrico. Como resultado principal, apresentamos um teorema de classificação de germes de curvas complexas, munidos da métrica euclidina induzida, módulo homeomorfismos bi-Lipschitz. A estratégia usada para a obtenção deste resultado foi o estudo do contato de arcos reais convenientes nessas curvas.<br>In this work we approach the problem of classification of singular sets under the metric viewpoint. As the main result, we present a theorem of classification of germs of complex curves, equipped with the induced Euclidean metric, module bi-Lipschitz homeomorphisms. The used strategy for the attainment of this result was the study of the contact of convenient real arcs in these curves.
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Benicio, Marily Aparecida. "CENTRALIDADE DA CAMINHADA ALEATÓRIA EM REDES COMPLEXAS." UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, 2013. http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/906.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2017-07-21T19:26:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Marily Aparecida Benicio.pdf: 2662358 bytes, checksum: ba11ae50b21bd9be5feba0d2bf5fd563 (MD5)
Previous issue date: 2013-04-09<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>Studies of complex networks help us to understand and model many real world situations. The world abounds in networks that can be found in many real contexts. The term network
refers to relations between two sets and can be represented by means of graph theory. The classification of complex networks is given according to the models created to represent them, such as Random networks, networks of Small World, No Scaling networks and hierarchical networks. From the perspective of complex networks, a study which make
significant contributions analysis is the phenomenon of diffusion of information in networks, which can be understood through the random walk process, which is characterized by a stochastic used as a mechanism transportation and research in complex networks. A random walk in complex networks can be used to check the behavior of each network model front dissipation. Each network model presents a different behavior with respect to the number of random walkers that pass through the network node over time. The number of walkers will depend on the structure of the networks generated by each model and measures of centrality of each node. Measures of centrality of the vertices of the network are useful for comparing the efficienc of the nodes with respect to receiving and sending information being indicative of the rapidity with which this transport happens. The objective of this work is to study the process of random walk and use it to analyze the efficiency of Centrality measures, inferring the number of random walkers who pass by us in complex networks. Measures of centrality are analyzed centralities Degree, Centrality Intermediation by Minor Roads, Centralization of Random Walk. To compare the efficiency of these measures of centrality in the different network models, numerical simulations were performed. With these, it was noticed that the behavior of the diffusion of walkers varies for each network model. Random network for the flow of walkers from the evenly is not possible to highlight some vertex of utmost importance within the network. It can be observed that the measure of centrality of Random Walk is the one that showed greater efficiency by pointing a greater flow of walkers to the vertices that had a higher value for this measure.<br>Os estudos sobre redes complexas nos auxiliam a compreender e modelar muitas situações do mundo real. O mundo é abundante em redes que podem ser encontradas em diversos contextos reais. O termo redes faz referência às relações estabelecidas entre dois conjuntos e podem ser representadas por meio da teoria de grafos. A classificação das redes complexas se dá de acordo com os modelos criados para representá-las, tais como as redes Aleatórias, redes de Pequeno Mundo, redes Sem Escala e redes Hierárquicas. Dentro da perspectiva de redes complexas, um estudo que pode trazer contribuições importantes é análise do fenômeno de difusão de informação em redes, os quais podem ser entendidos através do processo da caminhada aleatória, a qual se caracteriza por ser um processo estocástico utilizado como um mecanismo de transporte e pesquisa em redes complexas. A caminhada aleatória nas redes complexas pode ser utilizada para verificar o comportamento de cada modelo de rede frente à dissipação. Cada modelo de rede apresenta um comportamento diferente com relação ao número de caminhantes aleatórios que passam por nó da rede ao longo do tempo. Este número de caminhantes irá depender da estrutura das redes geradas por cada modelo e das medidas de Centralidade de cada nó. As medidas de centralidade dos vértices da rede são úteis para comparar a eficiência dos
nós com relação ao recebimento e envio de informações sendo indicativos da rapidez com a qual, este transporte acontece. O objetivo deste trabalho é estudar o processo da
caminhada aleatória e utilizá-la para analisar a eficiência das medidas de Centralidade, inferindo o número de caminhantes aleatórios que passam pelos nós nas redes complexas.
As medidas de centralidade analisadas são as centralidades do Grau, Centralidade de Intermediação por Menores Caminhos, Centralidade da Caminhada Aleatória. Para comparar a eficiência das referidas medidas de Centralidade nos diferentes modelos de redes, foram realizadas simulações numéricas. Com estas, percebeu-se que o comportamento da difusão de caminhantes varia para cada modelo de rede. Para a rede Aleatória o fluxo de caminhantes se da de maneira uniforme não sendo possível destacar algum vértice de maior importância dentro da rede. Pode-se observar que a medida de
Centralidade da Caminhada Aleatória é a que mostrou maior eficiência ao apontar o um maior fluxo de caminhantes aos vértices que possuíam um maior valor para essa medida.
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Motta, Robson Carlos da. "Uso de redes complexas na classificação relacional." Universidade de São Paulo, 2009. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092009-151212/.
Full textAbstract:
A vasta quantidade de informações disponível sobre qualquer área de conhecimento torna cada vez mais difícil selecionar e analisar informações específicas e relevantes sobre determinado assunto. Com isso, faz-se necessário o aprimoramento de técnicas automáticas para recuperação, análise e extração de conhecimento em conjuntos de dados, destacando-se dessa forma as pesquisas em Aprendizado de Máquina e em Mineração de Dados. Em aprendizado de máquina e em mineração, a grande maioria das técnicas utiliza-se de uma representação proposicional dos dados, que considera apenas caracter características individuais dos objetos descritos em uma tabela atributo-valor. Porém, existem aplicações nas quais além da descrição dos objetos também estão disponíveis informações sobre relações existentes entre eles. Esses domínios podem ser representados via grafos, nos quais vértices representam objetos e arestas relações entre objetos, possibilitando a aplicação de técnicas relacionais aos dados. Conceitos de Redes Complexas (RC) podem ser utilizados neste contexto. RC é um campo de pesquisa recente e ativo, que estuda o comportamento de diversos sistemas reais, modelados via grafos. Entretanto, ainda há poucos trabalhos que utilizam Redes Complexas em aprendizado de máquina ou mineração de dados. Este projeto apresenta uma proposta de utilização do formalismo de redes complexas e grafos para descoberta de padrões no contexto de aprendizado supervisionado. O formalismo de grafos permite representar as relações entre objetos e características particulares do domínio, permitindo agregar informações estruturais das relações à descoberta de conhecimento. Especificamente, neste trabalho desenvolve-se uma representação relacional baseada em grafos construídos a partir de relações de similaridade entre objetos. Baseado nesta representação são propostas abordagens de classificação relacional. Também é proposto um modelo de rede denominado K-Associados. Propriedades da rede K-Associados foram investigadas. Os resultados experimentais demonstram um grande potencial para classificação utilizando os algoritmos de classificação e de formação de redes propostos<br>The vast amount of information available on any area of knowledge makes selecting and analyzing information on a specific topic increasingly dificult. Therefore, it is necessary the improvement of techniques for automatic information retrieval, analysis, and knowledge extraction from data sets. In this scenario, especial attention must be addressed for Machine Learning and Data Mining researches. In machine learning and data mining, most of the techniques uses a propositional representation, which considers only the characteristics of the objects described into an attribute-value table. However, there are domains where, in addition to the description of the objects, it is also available information about relationship between them. Such domains can be represented by graphs where vertices represent objects and edges relationship between objects, enabling the application of techniques for relational data. Concepts of complex networks (CN) can be useful in this context. CN is a recent and active research field, which studies the behavior of many real systems modeled by graphs. However, there is little work in machine learning or data mining applying CN concepts. This project presents a proposal to use the formalism of complex networks and graphs to discover patterns in the context of supervised learning. The formalism of graphs can represent relationships between objects and characteristics of the domain, allowing adding structural knowledge embedded in a graph into the data mining process. Specifically, this work develops a relational representation based on graphs constructed taking into consideration the similarity between objects. Based on this representation, relational classification approaches are proposed. It is also proposed a network referred to K-Associate Network. Properties of the K-Associate Network were investigated. The experimental results show great potential for the proposed classification and network construction algorithms
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Vannucchi, Fabio Stucchi. "O modelo de Sznajd em redes complexas." Universidade de São Paulo, 2006. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-04122006-141646/.
Full textAbstract:
Esta dissertação apresenta um estudo detalhado do comportamento do modelo de Sznajd, um modelo de interações microscópicas entre sítios empregado com freqüência para representar o processo de formação de opinião em uma comunidade. Neste modelo cada sítio tentará convencer seus vizinhos a assumir o mesmo estado em que está, com uma regra que privilegia a existência de pares de sítios já em um mesmo estado, ou seja, caso um par de vizinhos esteja no mesmo estado, a probabilidade dos outros vizinhos assumirem este estado será maior. Analisamos o papel das condições iniciais do sistema (particularmente do grau dos eleitores iniciais) e tentamos, através de representações gráficas e outros métodos, enteder que caracteríticas determinam o resultado final do processo. Os resultados previstos pelo modelo na rede de Barabási-Albert são também comparados com dados obtidos no TRE para eleições para casas legislativas brasileiras, e generalizamos o método da estimação via máxima verossimilhança para o caso em que a distribuição apresenta efeitos de tamanho finito nos dois extremos. Estudamos também os resultados de duas alterações da dinâmica do modelo, ainda na rede de Barabási-Albert. Na primeira, inserimos inomogeneidades na rede (que podem ser, por exemplo, cabos eleitorais) e vemos como a introdução destes defeitos na rede afetam o resultado final. Na segunda estudamos como a introdução de uma influência externa, não local, (que mimetizaria, por exemplo, a campanha publicitária) afeta a dinâmica, e encontramos uma transição de fase de primeira ordem no comportamento do sistema. As previsões da aproximação de campo médio para o modelo com ruído, por nós desenvolvida, descrevem qualitativamente bem a transição. Por fim, investigamos a influência de alterações na rede em que se dá a dinâmica do modelo, utilizando reticulados, cadeias regulares e a rede de Watts-Strogatz. Comparamos o comportamento do modelo nessas redes com a dinâmica de Glauber a temperatura nula e com o modelo do votante.<br>This work studies in detail the Szajd model, a dynamical model based on microscopic local interactions between sites, usually employed to simulate rumor spreading and opinion formation in a community.
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Maia, Marcos Daniel Nogueira. "Sincronização em redes complexas : estabilidade e persistência." reponame:Repositório Institucional da UFABC, 2013.
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Camargo, Amanda Leite de. "Mapeamento de séries financeiras em redes complexas." reponame:Repositório Institucional da UFABC, 2016.
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Orientador: Prof. Dr. Marcio Eisencraft<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016.<br>O presente trabalho analisa o problema de desconvolução não-supervisionada de sinais abordando a característica esparsa dos sinais envolvidos. O problema de desconvolução não-supervisionada de sinais se assemelha, em muitos aspectos, ao problema de separação cega de fontes, que consiste basicamente de se estimar sinais a partir de versões que correspondem a misturas desses sinais originais, denominados simplesmente de fontes. Ao aplicar a desconvolução não-supervisionada é necessario explorar características dos sinais e/ou do sistema para auxiliar na resolução do problema. Uma dessas características, a qual foi utilizada neste trabalho, é o conceito de esparsidade. O conceito de esparsidade está relacionado a sinais e/ou sistemas em que toda a informação está concentrada em uma quantidade pequena de valores, os quais representam a informação real do que se queira analisar sobre o sinal ou sobre o sistema. Nesse contexto, há critérios que estabelecem condições suficientes, sobre os sinais e/ou sistemas envolvidos, capazes de garantir a desconvolução dos mesmos. Com isso, os algoritmos para recuperação dos sinais e/ou sistemas utilizarão os critérios estabelecidos baseado na característica esparsa dos mesmos. Desta forma, neste trabalho será feito a comparação de convergência dos algoritmos aplicados em alguns cenários específicos, os quais definem o sinal e o sistema utilizados. Por fim, os resultados obtidos nas simulações permitem obter uma boa ideia do comportamento dos diferentes algoritmos analisados e a viabilidade de uso no problema de desconvolução de sinais esparsos.<br>The present work analyzes the deconvolution problem unsupervised signs approaching the sparse characteristic of the signals involved. The deconvolution problem unsupervised signals resembles in many aspects to the problem of blind source separation, which consists primarily of estimating signals from versions which are mixtures of these original signals, simply referred to as sources. By applying unsupervised deconvolution it is necessary to explore characteristics of signals and/or system to assistant in problem resolution. One of these features, which was used in this work is the concept of sparsity. The concept of sparseness associated signs and/or systems in which all the information is concentrated in a small number of values, which represent the actual information that one wants to analyze on the signal or on the system. In this context, there are criteria that establish sufficient conditions on the signs and/or systems involved, able to ensure the deconvolution of them. Thus, the algorithms for signal recovery and/or systems will use the criteria based on sparse characteristic of them. Thus, the present work will be doing the convergence of algorithms comparison applied in some specific scenarios, which define the signal and the system used. Finally, the results obtained from simulations allow getting a good idea of the behavior of different algorithms and analyzed for viability using the deconvolution problem of sparse signals.
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Paula, Demétrius Ribeiro de. "Dinâmica de redes neurais e formação de agregados em redes complexas." reponame:Repositório Institucional da UFC, 2006. http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/9649.
Full textAbstract:
PAULA, Demétrius Ribeiro de. Dinâmica de redes neurais e formação de agregados em redes complexas. 2006. 90 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Programa de Pós-Graduação em Física, Departamento de Física, Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006.<br>Submitted by Edvander Pires (edvanderpires@gmail.com) on 2014-11-03T18:54:59Z
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Previous issue date: 2006<br>The process by which news trends and ideas propagate in social communities can have a profound impact in the life of individuals. To understand thi process, we introduce a competitive cluster growth model in complex networks. In our model, each cluster represents the set of individuals with a certain opinion or preference. We investigate how the cluster size distribution depends on the topology of the network and how it is affected by the number of initial seeds dispersed in the structure. We study our model using different network models, namely, the Erdos-Renyi geometry, the preferential attachment model, and the so-called Apollonian network. This last complex geometry displays a cluster size distribution that follows a power-law with an exponent 1.0. Similar results have been obtained for the distributions of number of votes per candidate in the proportional elections for federal representation in Brazil. In the second part of this work, we investigate the temporal behavior of neural networks with small world topology and in networks built according to the preferential attachment model. In the first case we study the effect of the range of connections on the behavior of the time series. In both topologies, we detect the existence of cycles and investigate how their periods depend on the size of the system.<br>Este dissertação foi dividida em duas partes, na primeira parte nós propomos um modelo de crescimento competitivo de gregados em redes complexas para simular a propagação de idéias ou opiniões em comunidades. Investigamos como as distribuições de tamanhos de agregados variam com a topologia de construção da rede e com o número de sementes aleatoriamente dispersas na estrutura. Para tal, analisamos redes do tipo de Erdos-Rényi, redes de contato preferencial e a chamada rede Apoloniana. Esta última apresenta distribuições de tamanho de agregado em forma de uma lei de potência com um expoente aproximadamente 1. Resultados similares são observados com as distribuições obtidas para as frações de votos por candidato às eleições proporcionais para deputados no Brasil. Na segunda parte, analisamos o comportamento temporal da atividade neural em redes com características de mundo pequeno e em redes construídas segundo o modelo do contato preferencial. Nesta primeira topologia, estudamos como a série temporal se comporta com a variação do alcance das conexões. Em ambas as topologias, observamos a formação de períodos e investigamos como estes variam com o tamanho da rede.