Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-10-30T18:45:23Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Carlos Eduardo Vitória da Silva - 2013.pdf: 1162244 bytes, checksum: d2966939f025f381680dcb9ce82d76ac (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-10-31T09:36:29Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Carlos Eduardo Vitória da Silva - 2013.pdf: 1162244 bytes, checksum: d2966939f025f381680dcb9ce82d76ac (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-31T09:36:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Carlos Eduardo Vitória da Silva - 2013.pdf: 1162244 bytes, checksum: d2966939f025f381680dcb9ce82d76ac (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-04-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The theory of linear algebra and matrices and systems particularly are linear math topics that can be applied not only within mathematics itself, but also in various other areas of human knowledge, such as physics, chemistry, biology, all engineering, psychology, economy, transportation, administration, statistics and probability, etc... The Markov chains are used to solve certain problems in the theory of probability. Applications of Markov chains in these problems, depend directly on the theory of matrices and linear systems. In this work we use the techniques of Markov Chains to solve three problems of probability, in three distinct areas. One in genetics, other in psychology and the other in the area of mass transit in a transit system. All work is developed with the intention that a high school student can read and understand the solutions of three problems presented. / A teoria da álgebra linear e particularmente matrizes e sistemas lineares são tópicos de matemática que podem ser aplicados não só dentro da própria matemática, mas também em várias outras áreas do conhecimento humano, como física, química, biologia, todas as engenharias, psicologia, economia, transporte, administração, estat ística e probabilidade, etc. As Cadeias de Markov são usadas para resolver certos problemas dentro da teoria das probabilidades. As aplicações das Cadeias de Markov nesses problemas, dependem diretamente da teoria das matrizes e sistemas lineares. Neste trabalho usamos as técnicas das Cadeias de Markov para resolver três problemas de probabilidades, em três áreas distintas. Um na área da genética, outro na área da psicologia e o outro na área de transporte de massa em um sistema de trânsito. Todo o trabalho é desenvolvido com a intenção de que um estudante do ensino médio possa ler e entender as soluções dos três problemas apresentados.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Christiane Santos EEC.pdf: 970611 bytes, checksum: a2b7f2cf34500ad6f1d66ffdf3bf9a69 (MD5) Previous issue date: 2009-11-24 / This work is motivated by a growing interest in the power lines' applicability as an alternative means of propagation for communication signals, and presents an analysis of VoIP's (Voice over IP) traffic and data transfer using BPL / PLC (PowerLine Broadband / PowerLine Communication) network. We describe the main characteristics of the BPL / PLC and HomePlug standard. As the physical transmission technology used by the BPL / PLC for data transfer is hostile, and it was not developed for this purpose, traffic modeling can be useful for planning and design these networks. A model is proposed based on MMFM (Markov Modulated Fluid Models) to characterize the traffic data and VoIP into PLC networks. Simulations and comparisons were made with other models such as Poisson and MMPP (Markov Modulated Poisson Process). The results were obtained by experiments in low-voltage PLC networks (indoor environment), using a 4,3MHz to 20,9MHz bandwidth / Este trabalho é motivado por um crescente interesse na aplicabilidade das linhas de energia como meio alternativo de propagação de sinais de comunicação, e apresenta uma análise do tráfego VoIP (Voice over IP) e da transferência de dados utilizando a rede BPL/PLC (Broadband powerLine/ PowerLine Communication). São descritas as principais características da tecnologia BPL/PLC e do padrão Homeplug. Como o meio físico de transmissão utilizado pela tecnologia BPL/PLC para transferência de dados é hostil, visto que não foi desenvolvido para esta finalidade, a modelagem de tráfego pode ser útil para o planejamento e dimensionamento dessas redes. É proposto um modelo baseado no MMFM (Markov Modulated Fluid Models) para caracterizar o tráfego de dados e de VoIP em redes PLC. Simulações e comparações foram realizadas com outros modelos como Poisson e o MMPP (Markov Modulated Poisson Process). Os resultados foram obtidos através de experiências realizadas em redes PLC de baixa tensão (ambiente indoor), utilizando uma largura de faixa entre 4,3MHz a 20,9MHz

O labirinto em cruz elevado é muito usado em estudos relacionados à ansiedade em ratos. As medidas tradicionalmente usadas são o número de entradas e o tempo passado nos braços abertos. Trabalhos recentes analisam a movimentação no interior dos braços, mas não propõem um índice que resuma as análises feitas. Esta tese sintetiza as informações de um destes trabalhos em índices. Um dos índices propostos usa os tempos médios de primeira visita a cada posição do labirinto e o outro se baseia na distribuição estacionária de probabilidade, o primeiro é capaz de diferenciar grupos de ratos submetidos a diferentes drogas ansiolíticas. Além disso, a tese propõe um modelo de processo Markoviano que incorpora informações desconsideradas no modelo anterior. A comparação entre os modelos revelou valores super ou subestimados no primeiro. Por fim, esta tese propõe um modelo de cadeias de Markov considerando como estados o seguinte conjunto de comportamentos: \"rearing\", \"stretching\", \"dipping\", \"freezing\" e \"grooming\". Tal abordagem inédita, apesar de simplificar exageradamente o modelo, foi capaz de reproduzir várias características conhecidas da exploração. / The elevated plus maze is widely used in studies related to anxiety in rats. The most widely used measures are the amount of entries and time spent on open arms. Recent studies analyze the movement inside the arms, but do not propose an index that summarizes the analyzes. This thesis summarizes by indices the information in one of these studies. An index uses the first visit average time to each position of the maze and another is based on the stationary probability distribution, the first one are able to differentiate groups of rats submitted to different anxiolytic drugs. These thesis also proposes a Markov process model that incorporates more information than the other model. The comparison between the models showed over- or underestimated values in the first. Finally, this thesis proposes a Markov chains model considering the following behaviors as states: rearing, stretching, dipping, freezing and grooming. This new approach, though oversimplify the model was able to reproduce several known features of exploitation.

Neste trabalho foi elaborada uma estrutura de modelos probabilísticos simples que pudessem descrever o processo de tomada de decisão de agentes humanos que são confrontados com a tarefa de prever elementos de uma sequência aleatória gerada por uma cadeia de Markov de memória L. Essa estrutura partiu de uma abordagem bayesiana em que o agente infere uma distribuição de probabilidades a partir de uma série de observações da sequência e de suas próprias respostas, considerando que o agente tenha uma memória de tamanho K. Como resultado da abordagem bayesiana, o agente adota uma estratégia ótima que consiste na perseveração na alternativa mais provável dado o histórico das últimas tentativas; por conta disso e de observações experimentais de que humanos tendem a adotar nesse tipo de problema estratégias sub-ótimas, por exemplo a de pareamento de probabilidades (probability matching), foram desenvolvidas variações sobre esse modelo que tentassem descrever mais de perto o comportamento adotado por humanos. Nesse sentido, foram adotadas as variáveis de troca de resposta (possível ação tomada pelo agente) e de recompensa (possível resultado da ação) na formulação do modelo e foram adicionados parâmetros, inspirados em modelos de ação dopaminérgica, que permitissem um desvio da estratégia ótima resultante da abordagem bayesiana. Os modelos construídos nessa estrutura foram simulados computacionalmente para diversos valores dos parâmetros, incluindo as memórias K e L do agente e da cadeia de Markov, respectivamente. Através de análises de correlação, esses resultados foram comparados aos dados experimentais, de um grupo de pesquisa do Instituto de Ciências Biomédicas da USP, referentes a tarefas de tomada de decisão envolvendo pessoas de diversas faixas etárias (de 3 a 73 anos) e cadeias de Markov de memórias 0, 1 e 2. Nessa comparação, concluiu-se que as diferenças entre grupos etários no experimento podem ser explicadas em nossa modelagem através da variação da memória K do agente crianças de até 5 anos mostram um limite K = 1, e as de até 12 anos mostram um limite K = 2 e da variação de um parâmetro de reforço de aprendizado dependendo do grupo e da situação de decisão à qual os indivíduos eram expostos, o valor ajustado desse parâmetro variou de 10% para baixo até 30% para cima do seu valor original de acordo com a abordagem bayesiana. / In this work we developed a simple probabilistic modeling framework that could describe the process of decision making in human agents that are presented with the task of predicting elements of a random sequence generated by a Markov chain with memory L. Such framework arised from a Bayesian approach in which the agent infers a probability distribution from a series of observations on the sequence and on its own answers, and considers that the agent\'s memory has length K. As a result of the Bayesian approach, the agent adopts an optimal strategy that consists in perseveration of the most likely alternative given the history of the last few trials; because of that and of experimental evidence that humans tend, in such kinds of problems, to adopt suboptimal strategies such as probability matching, variations on that model were developed in an attempt to have a closer description of the behavior adopted by humans. In that sense, the `shift\' (possible action taken by the agent on its response) and `reward\' (possible result of the action) variables were adopted in the formulation of the model, and parameters inspired by models of dopaminergic action were added to allow deviation from the optimal strategy that resulted from the Bayesian approach. The models developed in that framework were computationally simulated for many values of the parameters, including the agent\'s and the Markov chain\'s memory lengths K and L respectively. Through correlation analysis these results were compared to experimental data, from a research group from the Biomedical Science Institute at USP, regarding decision making tasks that involved people of various ages (3 to 73 years old) and Markov chains of orders 0, 1 and 2. In this comparison it was concluded that the differences between age groups in the experiment can be explained in our modeling through variation of the agent\'s memory length K children up to 5 years old exhibited a limitation of K = 1, and those up to 12 years old were limited to K = 2 and through variation of a learning reinforcement parameter depending on the group and the decision situation to which the candidates were exposed, the fitted value for that parameter ranged from 10% below to 30% above its original value according to the Bayesian approach.

Estudos têm mostrado que nem sempre indivíduos maximizam seus ganhos. Quando confrontados a uma sequência binária, cuja recompensa aparece mais em uma das alternativas, ao invés de perseverarem no lado de maior aparecimento, os voluntários adultos escolhem um lado tantas vezes quanto esse lado apresente a recompensa. Foi relatado, entretanto, que crianças perseverariam no lado mais freqüente, maximizando. Estudos relatam a possibilidade de adultos não perseverarem, porque procurariam padrões na sequência; procurou-se realizar quatro experimentos com sequências sem e com padrões (cadeias de Markov), de modo que se pudesse observar e comparar as estratégias de decisão das faixas etárias para padrão ou sem ele. Os resultados mostraram que existe uma tendência à perseveração, com o envelhecimento, e não o contrário, em detrimento da possibilidade de assimilar padrões. Eles também mostram que a assimilação de padrões se desenvolve gradualmente e decai com o envelhecimento, invalidando a ideia de que a não-maximização seja apenas fruto da busca por padrões. / Studies have shown subjects dont maximize their profits all the time. When confronted with binary sequences, with rewards that show up more in one alternative than another, adult volunteers choose one side as the number of rewards the side shows; instead of maximizing in the side that shows more rewards. However, it was related children maximize. Studies assert to the possibility that adults dont maximize because they are searching for a pattern in the sequence. Four experiments were made with sequences with and without a pattern, so that we could observe and compare the decision making strategies between ages for patterns and non-patterns. Results show a tendency to maximization with aging and not the contrary, how was related, and to the detriment of pattern assimilation possibilities; also results show the pattern finding develops gradually with growth and worse with aging. In this way, searching for patterns cant be the only explanation for the non-maximization behavior.

Mapas genéticos são arranjos lineares que indicam a ordem e distância entre locos nos cromossomos de uma determinada espécie. Recentemente, a grande disponibilidade de marcadores moleculares tem tornado estes mapas cada vez mais saturados, sendo necessários métodos eficientes para sua construção. Uma das etapas que merece mais atenção na construção de mapas de ligação é a ordenação dos marcadores genéticos dentro de cada grupo de ligação. Tal ordenação é considerada um caso especial do clássico problema do caixeiro viajante (TSP), que consiste em escolher a melhor ordem entre todas as possíveis. Entretanto, a estratégia de busca exaustiva torna-se inviável quando o número de marcadores é grande. Nesses casos, para que esses mapas possam ser construídos uma alternativa viável é a utilização de algoritmos que forneçam soluções aproximadas. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência dos algoritmos Try (TRY), Seriation (SER), Rapid Chain Delineation (RCD), Recombination Counting and Ordering (RECORD) e Unidirectional Growth (UG), além dos critérios PARF (produto mínimo das frações de recombinação adjacentes), SARF (soma mínima das frações de recombinação adjacentes), SALOD (soma máxima dos LOD scores adjacentes) e LMHC (verossimilhança via cadeias de Markov ocultas), usados juntamente com o algoritmo de verificação de erros RIPPLE, para a construção de mapas genéticos. Para tanto, foi simulado um mapa de ligação de uma espécie vegetal hipotética, diplóide e monóica, contendo 21 marcadores com distância fixa entre eles de 3 centimorgans. Usando o método Monte Carlo, foram obtidas aleatoriamente 550 populações F2 com 100 e 400 indivíduos, além de diferentes combinações de marcadores dominantes e codominantes. Foi ainda simulada perda de 10% e 20% dos dados. Os resultados mostraram que os algoritmos TRY e SER tiveram bons resultados em todas as situações simuladas, mesmo com presença de elevado número de dados perdidos e marcadores dominantes ligados em repulsão, podendo ser então recomendado em situações práticas. Os algoritmos RECORD e UG apresentaram bons resultados na ausência de marcadores dominantes ligados em repulsão, podendo então ser recomendados em situações com poucos marcadores dominantes. Dentre todos os algoritmos, o RCD foi o que se mostrou menos eficiente. O critério LHMC, aplicado com o algoritmo RIPPLE, foi o que apresentou melhores resultados quando se deseja fazer verificações de erros na ordenação. / Genetic linkage maps are linear arrangements showing the order and distance between loci in chromosomes of a particular species. Recently, the availability of molecular markers has made such maps more saturated and efficient methods are needed for their construction. One of the steps that deserves more attention in the construction of genetic linkage maps is the ordering of genetic markers within each linkage group. This ordering is considered a special case of the classic traveling salesman problem (TSP), which consists in choosing the best order among all possible ones. However, the strategy of exhaustive search becomes unfeasible when the number of markers is large. One possible alternative to construct such maps is to use algorithms that provide approximate solutions. Thus, the aim of this work was to evaluate the efficiency of algorithms Try (TRY), Seriation (SER), Rapid Chain Delineation (RCD), Recombination Counting and Ordering (RECORD) and Unidirectional Growth (UG), as well as the criteria PARF (product of adjacent recombination fractions), SARF (sum of adjacent recombination fractions), SALOD (sum of adjacent lod scores) and LMHC (likelihood via hidden Markov chains), used with the RIPPLE algorithm for error verification, in the construction of genetic linkage maps. For doing so, a linkage map of a hypothetical diploid and monoecious plant species was simulated, containing 21 markers with fixed distance of 3 centimorgans between them. Using Monte Carlo methods, 550 F2 populations were randomly simulated with 100 and 400 individuals, together with different combinations of dominant and codominant markers. 10 % and 20 % of missing data was also included. Results showed that the algorithms TRY and SER gave good results in all situations, even with presence of a large number of missing data and dominant markers linked in repulsion phase. Thus, these can be recommended for analyzing real data. The algorithms RECORD and UG gave good results in the absence of dominant markers linked in repulsion phase and can be used in this case. Among all algorithms, RCD was the least efficient. The criterion LHMC, applied with the RIPPLE algorithm, showed the best results when the goal is to check ordering errors.

Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-08-17T15:42:43Z No. of bitstreams: 1 weltoncarlosrodrigues.pdf: 758210 bytes, checksum: 9c15820809534ca120157f528ea72c27 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-08-18T11:48:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 weltoncarlosrodrigues.pdf: 758210 bytes, checksum: 9c15820809534ca120157f528ea72c27 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-08-18T11:53:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 weltoncarlosrodrigues.pdf: 758210 bytes, checksum: 9c15820809534ca120157f528ea72c27 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-18T11:53:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 weltoncarlosrodrigues.pdf: 758210 bytes, checksum: 9c15820809534ca120157f528ea72c27 (MD5) Previous issue date: 2013-08-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta dissertação tem como objetivo principal apresentar os conceitos básicos das cadeias de Markov, uma teoria pouco explorada no ensino básico e que é bastante útil na tomada de decisões futuras. Como esses processos de Markov utilizam dois importantes conteúdos de matemática, probabilidades e matrizes, permite-se também um complemento para esses estudos. / This master thesis’ main objective is to present the basic concepts of Markov chains, a theory underexplored on basic education, which is a very useful instrument on taking decisions. The study of Markov processes also helps students deepen their understanding of matrices and probabilities.

Submitted by Marcele Costal de Castro (costalcastro@gmail.com) on 2017-09-26T16:22:06Z No. of bitstreams: 1 GUILHERME DUTRA GONZAGA JAIME D.pdf: 2760136 bytes, checksum: 13b5816bb1e960fc6cca11a3c8033f13 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-26T16:22:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GUILHERME DUTRA GONZAGA JAIME D.pdf: 2760136 bytes, checksum: 13b5816bb1e960fc6cca11a3c8033f13 (MD5) Previous issue date: 2010-10 / Esta tese tem como objetivo a avaliação de desempenho do acesso sem fio à internet para o uso de aplicações web e de vídeo escalável. O texto trata das principais contribuições alcançadas por este trabalho que são: (i) o desenvolvimento de um novo modelo de simulação de uma célula EVDO com o qual avaliamos justiça usando métricas como a vazão e o atraso, sob influência de diferentes cenários de mobilidade. Além disso, propomos uma solução simples para melhorar a justiça entre os usuários deste tipo de rede sem fio; e, (ii) a proposta de modelos matemáticos que nos permitem estudar, sob um novo ponto de vista, o processo aleatório de perda em filas FIFO/Droptail. Com base os resultados obtidos, propomos uma nova técnica fim-a-fim de transmissão de fluxos de vídeo escalável. Mostramos com essa técnica que, mesmo sem o emprego de complexos algoritmos de escalonamento e descarte nos roteadores, é possível priorizar os pacotes mais importantes para a qualidade do vídeo sem o uso de métodos tradicionais de priorização. Através de modelos de simulação desenvolvidos durante esta tese, avaliamos o ganho de qualidade atingido quando nossa técnica é usada, considerando perfis de vídeos bem conhecidos.

A etiquetagem morfossintática envolve atribuir às palavras de uma sentença suas classes morfossintáticas de acordo com os contextos em que elas aparecem. Cadeias de Markov de Tamanho Variável (VLMCs, do inglês \"Variable-Length Markov Chains\") oferecem uma forma de modelar contextos maiores que trigramas sem sofrer demais com a esparsidade de dados e a complexidade do espaço de estados. Mesmo assim, duas palavras do português apresentam um alto grau de ambiguidade: \'que\' e \'a\'. O número de erros na etiquetagem dessas palavras corresponde a um quarto do total de erros cometidos por um etiquetador baseado em VLMCs. Além disso, essas palavras parecem apresentar dois diferentes tipos de ambiguidade: um dependendo de contexto não local e outro de contexto direito. Exploramos maneiras de expandir o modelo baseado em VLMCs através do uso de diferentes modelos e métodos, a fim de atacar esses problemas. As abordagens mostraram variado grau de sucesso, com um método em particular (aprendizado guiado) se mostrando capaz de resolver boa parte da ambiguidade de \'a\'. Discutimos razões para isso acontecer. Com relação a \'que\', ao longo desta tese propusemos e testamos diversos métodos de aprendizado de informação contextual para tentar desambiguá-lo. Mostramos como, em todos eles, o nível de ambiguidade de \'que\' permanece praticamente constante. / Part-of-speech tagging involves assigning to words in a sentence their part-of-speech class based on the contexts they appear in. Variable-Length Markov Chains (VLMCs) offer a way of modeling contexts longer than trigrams without suffering too much from data sparsity and state space complexity. Even so, two words in Portuguese show a high degree of ambiguity: \'que\' and \'a\'. The number of errors tagging these words corresponds to a quarter of the total errors made by a VLMC-based tagger. Moreover, these words seem to show two different types of ambiguity: one depending on non-local context and one on right context. We searched ways of expanding the VLMC-based model with a number of different models and methods in order to tackle these issues. The approaches showed variable degrees of success, with one particular method (Guided Learning) solving much of the ambiguity of \'a\'. We explore reasons why this happened. Rega rding \'que\', throughout this thesis we propose and test various methods for learning contextual information in order to try to disambiguate it. We show how, in all of them, the level of ambiguity shown by \'que\' remains practically c onstant.

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:32:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntonioMBN_DISSERT.pdf: 717546 bytes, checksum: 381030bb759313d7ef41203fde24db9f (MD5) Previous issue date: 2014-02-14 / The central objective of a study Non-Homogeneous Markov Chains is the concept of weak and strong ergodicity. A chain is weak ergodic if the dependence on the initial distribution vanishes with time, and it is strong ergodic if it is weak ergodic and converges in distribution. Most theoretical results on strong ergodicity assume some knowledge of the limit behavior of the stationary distributions. In this work, we collect some general results on weak and strong ergodicity for chains with space enumerable states, and also study the asymptotic behavior of the stationary distributions of a particular type of Markov Chains with finite state space, called Markov Chains with Rare Transitions / O objetivo central de estudo em Cadeias de Markov N?o-Homog?neas e o conceito de ergodicidade fraca e forte. Uma cadeia ? erg?dica fraca se a depend?ncia da distribui??o inicial desaparece com o tempo, e ? erg?dica forte se ? erg?dica fraca e converge em distribui??o. A maioria dos resultados te?ricos sobre a ergodicidade forte sup?e algum conhecimento do comportamento limite das distribui??es estacion?rias. Neste trabalho, reunimos alguns resultados gerais sobre ergodicidade fraca e forte para cadeias com espa?oo de estados enumer?vel, e tamb?m estudamos o comportamento assint?tico das distribui??es estacion?rias de um tipo particular de Cadeias de Markov com espa?o de estados nito, chamadas Cadeias de Markov com Transi??es Raras