[pt] Na primeira parte dessa tese, estudamos o desvio no número de triângulos com respeito à média em ambos os modelos de grafos aleatórios G(n,m) e G(n, p). Focamos no caso em que o grafo aleatório é esparso, no qual a densidade de arestas vai para zero quando o número de vértices cresce para o infinito. Nosso foco também reside no caso de desvios moderados, i.e., aqueles cuja ordem está entre o desvio padrão e a média. Além disso, também derivamos o mesmo tipo de resultado para cerejas (caminhos de comprimento dois). Na segunda parte dessa tese, estudamos a desigualdade de Freedman. Essa desigualdade fornece limitantes para a probabilidade de desvio de um martingal limitado usando sua variância condicional. No nosso trabalho, obtemos uma versão mais forte da desigualdade de Freedman, impondo condições adicionais de simetria nos incrementos do processo martingal. / [en] In the first part of this thesis, we study the deviation of the number of triangles with respect to its mean in both the random graph models G(n,m) and G(n, p). We focus on the case where the random graph is sparse, in which the edge density goes to zero as the number of vertices increases to infinity. Also, our focus is in the case of moderate deviations, i.e., those of order in between the standard deviation and the mean. In addition, we derive the same kind of results for cherries (paths of length two). In the second part of this thesis, we study Freedman s inequality. This inequality gives bounds on the probability of the deviation of a bounded martingale using its conditional variance. In our work, we obtain a strengthening of Freedman s inequality, under additional symmetry conditions on the increments of the martingale process.

[pt] Nesta dissertação, discutiremos o método de equações diferenciais de Wormald, que possui muitas aplicações recentes em Combinatória. Esse método explora a interação entre a matemática discreta e contínua e pode ser usado para provar concentração em uma grande quantidade de processos aleatórios discretos. Em particular, estudaremos o processo livre de H e o algoritmo guloso aleatório para gerar conjuntos independentes em hipergrafos. Esses processos tem sido amplamente estudados nos últimos anos, culminando com o recente grande avanço de Tom Bohman e Patrick Bennett em 2016, que obtiveram uma cota inferior para hipergrafos com certas condições de densidade. Nós não só reproduzimos sua demonstração mas também obtemos um resultado mais forte (expandindo seu resultado para hipergrafos mais esparsos) e analisamos o caso de hipergrafos lineares, com o intuito de progredir rumo a uma conjectura de Johnson e Pinto sobre o processo livre de Q2 no hipercubo Qd. / [en] In this dissertation, we will discuss Wormald s differential equations method, which has recently had many intriguing applications in Combinatorics. This method explores the interplay between discrete and continuous mathematics and it can be used to prove concentration in a number of discrete random processes. In particular, we will discuss the H-free process and the random greedy algorithm to obtain independent sets in hypergraphs. These processes had been extensively studied through the past few years, culminating in the recent breakthrough of Tom Bohman and Patrick Bennett in 2016, who obtained a lower bound for hypergraphs with certain density conditions. We not only reproduce the proof given by them but also obtain a stronger result (expanding their result to sparser hypergraphs) and we analyze the case of linear hypergraphs, in order to make progress towards a conjecture by Johnson and Pinto concerning the Q2-free process in the hypercube Qd.

[pt] O estudo de desvios, e em particular grandes desvios, tem uma história longa na teoria de probabilidade. Nas últimas décadas muitos artigos consideraram essas questões no contexto de subgrafos de grafos aleatórios G(n, p) e G(n, m). Esta dissertação considera a cauda inferior para o número de triângulos no grafo aleatório G(n, m). Duas abordagens estão consideradas: Martingales, a partir artigo de Christina Goldschmidt, Simon Griffiths e Alex Scott; e Teoria Espectral de Grafos, a partir do artigo de Joe Neeman, Charles Radin e Lorenzo Sadun. Essas duas abordagens conseguem encontrar o comportamento da cauda em dois regimes diferentes. Na dissertação discutiremos a visão geral do artigo de Goldschmidt, Griffiths e Scott, e discutiremos em detalhes o artigo de Neeman, Radin e Sadun. Em particular, exploraremos a conexão entre a cauda inferior do número de triângulos e o comportamento dos autovalores mais negativos da matriz de adjacência. Veremos que a contagem tende a depender, essencialmente, do autovalor mais negativo. / [en] The study of deviations, and in particular large deviations, has a long history in Probability Theory. In recent decades many articles have considered these questions in the context of subgraphs of the random graphs G(n, p) and G(n, m). This dissertation considers the lower tail for the number of triangles in the random graph G(n, m). Two approaches are considered: Martingales, based on the article of Christina Goldschmidt, Simon Griffiths and Alex Scott; and Spectral Graph Theory, based on the article of Joe Neeman, Charles Radin and Lorenzo Sadun. These two approaches manage to find the behavior of the tail in two different regimes. In this dissertation we give an overview of the article of Goldschmidt, Griffiths and Scott, discuss in detail the article of artigo Neeman, Radin and Sadun. In particular, we shall explore the connection between the lower tail of the number of triangles and the behavior of the most negative eigenvalues of the adjacency matrix. We shall see that the triangle count tends to especially depend on the most negative eigenvalue.