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[en] DECISION TREES WITH EXPLAINABLE RULES / [pt] ÁRVORES DE DECISÃO COM REGRAS EXPLICÁVEIS

VICTOR FEITOSA DE CARVALHO SOUZA 04 August 2023 (has links)
[pt] As árvores de decisão são estruturas comumente utilizadas em cenários nos quais modelos explicáveis de Aprendizado de Máquina são desejados, por serem visualmente intuitivas. Na literatura existente, a busca por explicabilidade em árvores envolve a minimização de métricas como altura e número de nós. Nesse contexto, definimos uma métrica de explicabilidade, chamada de explanation size, que reflete o número de atributos necessários para explicar a classificação dos exemplos. Apresentamos também um algoritmo, intitulado SER-DT, que obtém uma aproximação O(log n) (ótima se P diferente NP) para a minimização da altura no pior caso ou caso médio, assim como do explanation size no pior caso ou caso médio. Em uma série de experimentos, comparamos a implementação de SER-DT com algoritmos conhecidos da área, como CART e EC2, além de testarmos o impacto de parâmetros e estratégias de poda nesses algoritmos. SER-DT mostrou-se competitivo em acurácia com os algoritmos citados, mas gerou árvores muito mais explicáveis. / [en] Decision trees are commonly used structures in scenarios where explainable Machine Learning models are desired, as they are visually intuitive. In the existing literature, the search for explainability in trees involves minimizing metrics such as depth and number of nodes. In this context, we define an explainability metric, called explanation size, which reflects the number of attributes needed to explain the classification of examples. We also present an algorithm, called SER-DT, which obtains an O(log n) approximation (optimal if P different NP) for the minimization of depth in the worst/average case, as well as of explanation size in the worst/average case. In a series of experiments, we compared the SER-DT implementation with well-known algorithms in the field, such as CART and EC2 in addition to testing the impact of parameters and pruning strategies on these algorithms. SER-DT proved to be competitive in terms of accuracy with the aforementioned algorithms, but generated much more explainable trees.
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[en] INTELLIGENT SYSTEM FOR OPTIMIZATION OF ALTERNATIVES FOR PETROLEUM FIELDS DEVELOPMENT / [pt] SISTEMA INTELIGENTE DE OTIMIZAÇÃO DE ALTERNATIVAS DE DESENVOLVIMENTO DE CAMPOS PETROLÍFEROS

YVAN JESUS TUPAC VALDIVIA 15 June 2005 (has links)
[pt] Este trabalho investiga o problema de otimização de alternativas para o desenvolvimento de campos petrolíferos. Uma alternativa de desenvolvimento refere-se à forma como um campo petrolífero, conhecido e delimitado, é colocado em produção, isto é, diz respeito à determinação do número, localização e agendamento dos poços de produção e injeção. Otimização de alternativas consiste em encontrar as configurações de produção que, a longo prazo, forneçam o maior valor presente líquido (VPL), obtido a partir do custo de investimento inicial, do preço do petróleo, da produção de óleo e gás, dos custos de operação, das alíquotas de impostos e dos royalties pagos durante o tempo de produção. A produção de óleo é obtida usando-se um simulador de reservatório. O simulador recebe a informação da alternativa a ser simulada e retorna a curva de produção de óleo e gás no tempo de produção especificado. Cada execução do simulador pode demorar desde alguns segundos até várias horas, dependendo da complexidade do reservatório modelado. Este trabalho propõe, implementa e avalia um sistema inteligente de otimização que emprega: algoritmos genéticos (AGs) para a busca de uma alternativa de desenvolvimento ótima; uso de ambiente de computação paralela para a simulação de reservatório e cálculo do VPL das alternativas; um módulo de inferência baseado em modelos inteligentes para aproximar a função de produção de óleo; e um módulo de caracterização baseado em mapas de qualidade para obter informações do campo petrolífero a serem aproveitadas durante a otimização. Este trabalho consistiu de 4 etapas: uma revisão da literatura sobre desenvolvimento de campos petrolíferos, simulação de reservatórios e caracterização de campos petrolíferos; um estudo das técnicas de inteligência computacional para otimização e aproximação de funções; desenvolvimento do modelo proposto de otimização de alternativas; e o estudo de casos. O modelo proposto foi avaliado com configurações de reservatório homogêneo e heterogêneo obtendo resultados da otimização, do uso da caracterização, da aproximação pelo módulo de inferência e do uso do ambiente paralelo. Os resultados obtidos mostram que, o modelo proposto, permite alcançar respostas com altos VPL sem utilizar conhecimento prévio, e também a partir de informações extraídas da caracterização ou fornecidas pelo próprio especialista como sementes iniciais na otimização. A principal contribuição deste trabalho é a concepção e implementação de um sistema baseado em técnicas inteligentes para otimizar alternativas de desenvolvimento com uma redução do tempo computacional para um processo iterativo, obtida tanto pelo aproveitamento do poder computacional de um ambiente de computação paralela, como pelo uso de aproximações das curvas de produção. Este sistema inteligente oferece uma ferramenta de suporte à decisão que automatiza a busca de alternativas de desenvolvimento e aproveita informações vindas do conhecimento do engenheiro de reservatório. / [en] This work investigates the problem of optimization of alternatives for petroleum fields` development. A development alternative refers to the way a well-known and delimited petroleum field is placed in production. This process involves the determination of the number, localization and scheduling of producer and injector wells. Thus, the optimization of alternatives consists of finding the production configurations that, in the long term, provide the maximum net present value (NPV); this is obtained from the investment cost, oil price, oil & gas production, operation costs and taxes and royalties paid during the production time. The oil and gas production is obtained from a reservoir simulator. The simulator receives information from the alternative to be simulated, and returns an oil & gas production to specified production time. Each simulation can take from a few seconds to several hours, depending on complexity of the reservoir being modeled. This work proposes, implements and evaluates an intelligent optimization system that comprises: genetic algorithms (GAs) to search an optimal development alternative; using of parallel computing environment to reservoir simulation and NPV computing; an inference module, basis in intelligent models, to approximate the oil production function; and a oilfield characterization module, basis in quality maps, to obtain information about the oilfield to use during optimization process. This work consisted of four stages: a literature review about petroleum field development and reservoir simulation; a study about computational intelligence techniques applied in optimization and functions approximation; the development of alternatives optimization proposal model; and the case studies. The proposal model was evaluated using homogeneous and heterogeneous reservoir configurations, obtaining results of optimization, by using characterization, the inference module and the parallel environment. The obtained results indicate that the proposed model provides alternatives with high NPV without previous knowledge and also from information provided by characterization or information inserted by the expert as initial seeds into optimization. The main contribution of this work is the conception and the implementation of a system basis in intelligent techniques to optimize development alternatives offering a reduction time to an iterative process, obtained from exploit of computational effort of a parallel computing environment or by using of production curves approximations. This intelligent system offers a decision-support tool that allows automating the search process of development alternatives and exploiting information from knowledge of reservoir engineers.
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[en] SEMANTIC INFERENCES IN INFORMATION RETRIEVAL FOR HYPERMEDIA APPLICATIONS / [pt] INFERÊNCIAS SEMÂNTICAS NA RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÕES PARA APLICAÇÕES HIPERMÍDIA

CRISTIANO BRAZ ROCHA 27 October 2003 (has links)
[pt] O problema de sobrecarga de informação é um dos mais sérios enfrentados atualmente. Para tentar resolver esse problema, áreas distintas como Gestão do Conhecimento, Web Semântica e Modelagem de Aplicações Hipermídia têm utilizado soluções parecidas que consistem basicamente na estruturação semântica da informação, para que ela seja mais facilmente acessada. Esta dissertação propõe uma infra-estrutura baseada em técnicas e algoritmos clássicos da área de Inteligência Artificial, que aproveita a crescente disponibilidade de modelos relativos a um domínio para permitir que as aplicações onde os mesmos estão definidos realizem inferências sobre o domínio em questão. Isso possibilita a introdução de diversas novas funcionalidades nessas aplicações. Foram propostas e desenvolvidas quatro novas funcionalidades, a principal sendo a busca semântica. As novas funcionalidades foram testadas com grande sucesso em duas aplicações: o site do Departamento de Informática da PUC-Rio e o Portal do Conhecimento a respeito da obra do grande pintor brasileiro Candido Portinari. / [en] The information overload problem is one of the most challenging problems being faced today. In order to solve this problem, different areas such as Knowledge Management, Semantic Web and Hypermedia Applications Modeling have used similar solutions that consist basically of semantically structuring the information so it can be better accessed. This dissertation proposes an infrastructure based on classic algorithms and techniques of Artificial Intelligence that utilizes the increase in the availability of domain specific models to enable the applications where they are defined to make inferences about these particular domains. These inferences enable the creation of new functionalities in these applications. Four new functionalities were proposed and implemented, the most important being a semantic search. The new functionalities presented were successfully tested in two existing applications: the website of the Computer Science Department of PUC-Rio and the Portinari Knowledge Portal that presents all the work of the famous brazilian painter Candido Portinari.
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[en] PARAMETRIC IDENTIFICATION OF MECHANICAL SYSTEMS USING SUBSPACE ALGORITHMS / [pt] IDENTIFICAÇÃO PARAMÉTRICA DE SISTEMAS MECÂNICOS USANDO ALGORITMOS DE SUBESPAÇO

GERMAIN CARLOS VENERO LOZANO 22 December 2003 (has links)
[pt] Identificação paramétrica de sistemas mecânicos é uma das principais aplicações das técnicas de identificação de sistemas na Engenharia Mecânica, especificamente para a identificação de parâmetros modais de estruturas flexíveis. Um dos principais problemas na identificação é a presença de ruido nas medições. Este trabalho apresenta uma análise na presença de ruído de alguns dos métodos no domínio do tempo aplicáveis na identificação de parâmetros modais de sistemas mecânicos lineares invariantes no tempo com múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO), usando como base o modelo em espaço de estados tipicamente usado em Dinâmica e Vibrações. Os algoritmos de subespaço envolvidos neste estudo destacam-se pela utilização da decomposição em valores singulares (SVD) dos dados, obtendo subespaços ortogonais dos modos associados ao sistema e dos modos associados ao ruído. Outros complicadores no processo de identificação que serão explorados neste trabalho são: flexibilidde e baixo amortecimento. Comparam-se as técnicas usando o modelo no espaço de estado da estrutura Mini- mast desenvolvida pela NASA Langley Research Center e simulações são feitas variando o nível de ruído nos dados, o amortecimento e a flexibilidade da estrutura. O problema de identificação de parâmetros estruturais (matrizes de massa, rigidez e amortecimento) também é estudado, as características e limitações dos algoritmos utilizados são analisados. Como exemplo de aplicação prática, um experimento foi realizado para identificar os parâmetros modais e estruturais de um rotor flexível e os resultados são discutidos. / [en] Parametric identification of mechanical systems is one of the main applications of the system identification techniques in Mechanical Engineering, specifically for the identification of modal parameters of flexible structures. One of the main problems in the identification is the presence of noise in the measurements. This work presents an analysis in the presence of noise of some of the time domain methods applicable in modal parameters identification of linear time-invariant mechanical systems with multiple inputs and multiple outputs (MIMO), using as base the state-space model typically used in Dynamics and Vibrations. The subspace algorithms involved in this study are distinguished for the use of the singular values decomposition (SVD) of the data, obtaining ortogonal subspaces of the modes associates to the system and of the modes associates to the noise. Other complicators in the identification process that will be explored in this work are: flexibility and low damping. The techniques are compared using the state-space model of the Mini-mast structure developed for NASA Langley Research Center and simulations are made varying the level of noise in the data, the damping and the flexibility of the structure. The problem of identification of structural parameters (mass, stiffness and damping matrices) also is studied, the characteristics and limitations of the used algorithm is analyzed. As example of practical application, an experiment was made to identify the modal parameters of a flexible rotor and the results are discussed.
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[en] RESEQUENCING TECHNIQUES FOR SOLVING LARGE SPARSE SYSTEMS / [pt] TÉCNICAS DE REORDENAÇÃO PARA SOLUÇÃO DE SISTEMAS ESPARSOS

IVAN FABIO MOTA DE MENEZES 26 July 2002 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta técnicas de reordenação para minimização de banda, perfil e frente de malhas de elementos finitos. Um conceito unificado relacionando as malhas de elementos finitos, os grafos associados e as matrizes correspondentes é proposto. As informações geométricas, disponíveis nos programans de elemnetos finitos, são utilizadas para aumentar a eficiência dos algoritmos heurísticos. Com base nestas idéias, os algoritmos são classificados em topológicos, geométricos, híbridos e espectrais. Um Grafo de Elementos Finitos - Finite Element Graph (FEG)- é definido coo um grafo nodal(G), um garfo dual(G) ou um grafo de comunicação(G.), associado a uma dada malha de elementos finitos. Os algoritmos topológicos mais utilizados na literatura técnica, tais como, Reverse- CuthiiMcKee (RCM), Collins, Gibbs-Poole-Stockmeyer(GPS), Gibbs-King (GK), Snay e Sloan, são inventigados detalhadamente. Em particular, o algoritmo de Collins é estendido para consideração de componentes não conexos nos grafos associados e a numeração é invertida para uma posterior redução do perfil das matrizer correspondentes. Essa nova versão é denominada Modified Reverse Collins (MRCollins). Um algoritmo puramente geométrico, denominado Coordinate Based Bandwidth and Profile Reduction (CBBPR), é apresentado. Um novo algoritmo híbrido (HybWP) para redução de frente e perfil é proposto. A matriz Laplaciana [L(G), L(G) ou L (G.)], utilizada no estudo de propriedades espectrais de grafos, é construída a partir das relações usuais de adjacências entre vértices e arestas. Um algoritmo automático, baseado em propriedades espectrais de FEGs, é proposto para reordenação de nós e/ou elementos das malhas associadas. Este algoritmo, denominado Spectral FEG Resequencing (SFR), utiliza informações globais do grafo; não depende da escolha de um vértice pseudo- periférico; e não utiliza o conceito de estrutura de níveis. Um novo algoritmo espectral para determinação de vértices pseudo-periféricos em grafos também é proposto. Os algoritmos apresentados neste trabalho são implementados computacionalmente e testados utilizando- se diversos exemplos numéricos. Finalmente, conclusões são apresentadas e algumas sugestões para trabalhos futuros são propostas. / [en] This work presents resequencing techniques for minimizing bandwidth, profile and wavefront of finite element meshes. A unified approach relating a finite element mesh, its associated graphs, and the corresponding matrices is proposed. The geometrical information available from conventional finite element program is also used in order to improve heuristic algorithms. Following these ideas, the algorithms are classified here as a nodal graph (G), a dual graph (G) or a communication graph (G.) associated with a generic finie element mesh. The most widely used topological algorithms, such as Reverse-Cuthill-McKee (RCM), Collins, Gibbs-Poole-Stockmeyer (GPS), Gibbs-King (GK), Snay, and Sloan, are investigated in detail. In particular, the Collins algorithm is extended to consider nonconnected components in associated graph and the ordering provide by this algorithm is reverted for improved profile. This new version is called Modified Reverse Collins (MRCollins). A purely geometrical algorithm, called Coordinate Based Bandwidth and Profile Reduction (CBBPR), is presented. A new hybrid reordering algorithm (HybWP) for wavefront and profile reduction is proposed. The Laplacian matrix [L(G), L(G) or L(G.)], used for the study of spectral properties of an FEG, is constructed from usual vertex and edge conectivities of a graph. An automatic algorithm, based on spectral properties of an FEG, is proposed to reorder the nodes and/or elements of the associated finite element meshes. The new algorithm, called Spectral FEG Resequencing (SFR), uses global information in the graph; it does not depende on a pseudoperipheral vertex in the resequencing process; and it does not use any kind of level structure of the graph. A new spectral algorithm for finding pseudoperipheral vertices in graphs is also proposed. The algorithmpresented herein are computationally implemented and tested against several numerical examples. Finally, conclusions are drawn and directions for futue work are given.
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[en] ANTENNA SELECTION IN THE DOWNLINK OF PRECODED MULTIUSER MIMO SYSTEMS / [pt] SELEÇÃO DE ANTENAS NO ENLACE DIRETO DE SISTEMAS MIMO MULTIUSUARIO COM PRÉ-CODIFICAÇÃO

DAILYS ARRONDE PEREZ 11 January 2019 (has links)
[pt] Esta dissertação enfoca o enlace direto de sistemas MIMO multiusuário com pré-codificação onde a estação base e os terminais dos usuários possuem múltiplas antenas mas transmitem e recebem, respectivamente, símbolos de informação através de subconjuntos selecionados de seus conjuntos de antenas. O trabalho considera sistemas que utilizam técnicas de précodificação linear como Zero Forcing (ZF) e Minimum Mean Square Error (MMSE). Expressões gerais que descrevem os sistemas e relacionam a energia gasta na transmissão com a energia disponível para a detecção em cada usuário são apresentadas. Com base nestas relações, um procedimento para seleção de antenas na transmissão é proposto visando a minimização da probabilidade de erro. Um algoritmo de busca não exaustiva denominado ITES (Iterative Search) foi desenvolvido e testado e mostrou-se capaz de, com apenas uma pequena fração do esforço computacional, fornecer um desempenho próximo ao da seleção ótima, que demanda uma busca exaustiva. A seleção de antenas na recepção é também efetuada usando um critério de otimização semelhante. O caso geral da seleção conjunta de antenas na transmissão e na recepção contempla a combinação de ambas estratégias, resultando na redução da complexidade tanto na estação base, quanto nos terminais dos usuários. Os resultados de desempenho em termos da taxa de erro de bit, obtidos por meio de simulações e abordagem semianalítica, são apresentados para diferentes cenários. / [en] This thesis focuses on the downlink of a multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems where the Base Station (BS) and the users stations (UEs) transmit and receive information symbols, respectively, by selected subset of their antennas. The performance of the system is evaluated employing linear precoding techniques as Zero Forcing (ZF) and Minimum Mean Square Error (MMSE). A general model to describe the system and expressions that relate the energy spent in transmission with the energy available for detection at each user are presented. A transmit antenna selection procedure is proposed aiming at the minimization of the detection error probability. A suboptimal search algorithm, called ITES (Iterative Search), able to deliver a performance close to the one resulting from the optimal exhaustive search selection is also proposed. The receive antenna selection is also performed using a similar optimization criterion. Joint antennas selection at the transmitter and receiver contemplates the efficient combination of both strategies, leading to a complexity reduction in BS and UEs. BER performance results, obtained via simulation and semi-analytical approaches, are presented for different scenarios.
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[en] CYCLE COUNTING METHODS FOR LOAD-TIME-HISTORIES TYPICAL FOR POWER PLANT APPLICATIONS / [pt] MÉTODOS DE CONTAGEM DE CICLOS USADOS EM HISTÓRIAS DE CARREGAMENTOS TÍPICAS DE USINAS NUCLEARES

FELIPPE MORAES SILVA COSTA 03 May 2016 (has links)
[pt] Componentes estruturais de usinas térmicas para geração de energia sofrem transientes térmicos durante a operação da planta devido a partidas e paradas, variações de potência requerida e ocorrências causadas por anomalias. Estes transientes térmicos geram distribuições de temperaturas não uniformes ao longo da espessura dos componentes e, consequentemente, geram tensões térmicas. As variações destas tensões ao longo do tempo podem causar fadiga nos pontos mais solicitados destes componentes. A análise de fadiga para um ponto crítico do componente fornece o dano acumulado por meio do fator acumulado de dano ou CUF. O cálculo do CUF é feito baseado no conhecimento das histórias de tensões e deformações que ocorrem nos pontos críticos, no uso de modelos de geração de dano ciclo a ciclo e no uso de algoritmos para contagem de ciclos. Esta dissertação apresenta e discute modelos de dano a fadiga e suas associações aos modelos de contagem de ciclos existentes que são possíveis de serem aplicadas a componentes de usinas térmicas. Uma seleção de combinações entre modelos de dano e métodos de contagem foram utilizadas em dois exemplos nomeados estudos de caso. / [en] Structural components of power plants are subjected to thermal transients during their operational life. These thermal transients generate unequal temperature distributions across the components wall thickness, causing severe thermal stresses. The repetition of the thermal transients and, consequently, repetition of stress and strain variations are responsible for fatigue damage of the structural components. In such cases, fatigue damage is assessed by calculating the cumulative usage factor or CUF. CUF calculations are based on the stresses and strains histories, on experimental fatigue curves and fatigue damage models, and on algorithms used to determine the number of cycles a given stress or strain range occurs during the life period considered. This thesis presents and discusses fatigue damage models and their association with existing cycle counting models that are applicable to power plant components. A selection of combinations of damage and cycle-counting models was used in two case study examples.
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[en] THE BOOSTING AT START ALGORITHM AND ITS APPLICATIONS / [pt] O ALGORITMO BOOSTING AT START E SUAS APLICACOES

JULIO CESAR DUARTE 15 September 2017 (has links)
[pt] Boosting é uma técnica de aprendizado de máquina que combina diversos classificadores fracos com o objetivo de melhorar a acurácia geral. Em cada iteração, o algoritmo atualiza os pesos dos exemplos e constrói um classificador adicional. Um esquema simples de votação é utilizado para combinar os classificadores. O algoritmo mais famoso baseado em Boosting é o AdaBoost. Este algoritmo aumenta os pesos dos exemplos em que os classificadores anteriores cometeram erros. Assim, foca o classificador adicional nos exemplos mais difíceis. Inicialmente, uma distribuição uniforme de pesos é atribúda aos exemplos. Entretanto, não existe garantia que essa seja a melhor escolha para a distribuição inicial. Neste trabalho, apresentamos o Boosting at Start (BAS), uma nova abordagem de aprendizado de máquina baseada em Boosting. O BAS generaliza o AdaBoost permitindo a utilização de uma distribuição inicial arbitrária. Também apresentamos esquemas para determinação de tal distribuição. Além disso, mostramos como adaptar o BAS para esquemas de Aprendizado Semi-supervisionado. Adicionalmente, descrevemos a aplicação do BAS em diferentes problemas de classificação de dados e de texto, comparando o seu desempenho com o algoritmo AdaBoost original e alguns algoritmos do estado-da-arte para tais tarefas. Os resultados experimentais indicam que uma modelagem simples usando o algoritmo BAS gera classificadores eficazes. / [en] Boosting is a Machine Learning technique that combines several weak classifers with the goal of improving the overall accuracy. In each iteration, the algorithm updates the example weights and builds an additional classifer. A simple voting scheme is used to combine the classifers. The most famous Boosting-based algorithm is AdaBoost. This algorithm increases the weights of the examples that were misclassifed by the previous classifers. Thus, it focuses the additional classifer on the hardest examples. Initially, an uniform weight distribution is assigned to the examples. However, there is no guarantee that this is the best choice for the initial distribution. In this work, we present Boosting at Start (BAS), a new Machine Learning approach based on Boosting. BAS generalizes AdaBoost by allowing the use of an arbitrary initial distribution. We present schemes for the determination of such distribution. We also show how to adapt BAS to Semi-supervised learning schemes. Additionally, we describe the application of BAS in different problems of data and text classifcation, comparing its performance with the original AdaBoost algorithm and some state-of-the-art algorithms for such tasks. The experimental results indicate that a simple modelling using the BAS algorithm generates effective classifers.
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[pt] ALGORITMOS DE RETORNO À SUPERFÍCIE PARA PLASTICIDADE ASSOCIATIVA UTILIZANDO PROGRAMAÇÃO CÔNICA / [en] RETURN-MAPPING ALGORITHMS FOR ASSOCIATIVE PLASTICITY USING CONIC OPTIMIZATION

17 September 2020 (has links)
[pt] Esse trabalho apresenta uma abordagem baseada em programação matemática para a solução de problemas de valor inicial de contorno constitutivo elastoplástico. Considerando a plasticidade associativa, as equações constitutivas locais, em sua forma discreta, são formuladas como problemas de otimização cônica. Especificamente, é demonstrado que métodos implícitos de retorno a superfície para os critérios mais conhecidos da literatura, como o de Rankine, von Mises, Tresca, Drucker-Prager e Mohr Coulomb, podem ser expressos como problemas de otimização cônica de segunda ordem e semidefinida. Além disso, um novo método numérico para a determinação do operador elastoplástico consistente, baseado na derivada paramétrica de primeira ordem das soluções ótimas, é proposto. / [en] This work presents a mathematical programming approach for elastoplastic constitutive initial boundary value problems. Considering associative plasticity, the local discrete constitutive equations are formulated as conic programs. Specifically, it is demonstrated that implicit return-mapping schemes for well-known yield criteria, such as the Rankine, von Mises, Tresca, Drucker-Prager, and Mohr-Coulomb criteria, can be expressed as secondorder and semidefinite conic programs. Additionally, a novel scheme for the numerical evaluation of the consistent elastoplastic tangent operator, based on a first-order parameter derivative of the optimal solutions, is proposed.
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[pt] A FRONTEIRA ALGORÍTMICA NAS MÍDIAS SOCIAIS: ALGUMAS REFLEXÕES SOBRE A ESPACIALIDADE EM UM ESPAÇO TECNOCÊNTRICO / [en] THE ALGORITHMIC FRONTIER IN SOCIAL MEDIA: SOME REFLECTIONS ON A TECHNOCENTRIC SPACE

MATHEUS BARCELLOS SOARES BRANDAO 31 October 2023 (has links)
[pt] A presente pesquisa analisará a ascensão e a complexificação da Web 2.0, situando-a sobre a emergência da tecnologia algorítmica. Os chamados algoritmos nascem no século XIX, tornando-se no presente século um dos maiores dispositivos tecnológicos referente à coleta, hierarquização, acumulação e coordenação de dados. Assim, este trabalho busca compreender como os algoritmos, em seu desenvolvimento, adquiriram inúmeras funções nas mídias sociais, transcendendo a finalidade de aumento da competitividade econômica das empresas no Vale do Silício. A referida pesquisa fará uma análise conjunta entre as escolas dos Estudos Críticos sobre Algoritmos, Estudos Críticos sobre Fronteiras e de Sociologia Política Internacional, a fim de compreender o que é e como nasce essa Fronteira Algorítmica, quais seriam os seus efeitos sociopolíticos e por que ela é algo que atinge em distintos graus toda a humanidade no século XXI. Após a introdução, a análise, o desenvolvimento e a discussão nos três primeiros capítulos, o último capítulo se destinará a comparar o Caso Snowden e o Escândalo da Cambridge Analytica, evidenciando semelhanças e afastamentos sobre como os algoritmos podem ser usados com fins que não se limitam à escala econômica e política, mas também são entidades capazes de influenciar a níveis psicológicos e sociológicos a raça humana. / [en] This research will analyze the rise and complexity of Web 2.0, placing it on the emergence of algorithmic technology. The so-called algorithms were born in the 19th century, becoming in the present century one of the greatest technological devices regarding the gathering, hierarchy, accumulation and coordination of data. Thus, this work seeks to understand how the algorithms in their development were acquiring numerous functions in social media, transcending the purpose of increasing the economic competitiveness of companies in Silicon Valley. This research will make a joint analysis between the schools of Algorithms Critical Studies, Borders Critical Studies and International Political Sociology, to understand what this Algorithmic Frontier is and how it is born, what would be its socio-political effects and why it is something that affects all of humanity in the 21st century to varying degrees. After the introduction, analysis, development and discussion in the first three chapters, the last chapter will compare the Snowden case and the Cambridge Analytica scandal, highlighting similarities and differences on how algorithms can be used for purposes that are not limited to economic and political scale, but they are also entities capable of influencing humans at psychological and sociological levels.

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