Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Atualmente, existem modelos matemáticos capazes de preverem acuradamente as relações entre propriedades de estado; e esta tarefa é extremamente importante no contexto da Engenharia Química, uma vez que estes modelos podem ser empregados para avaliar a performance de processos químicos. Ademais, eles são de fundamental importância para a simulação de reservatórios de petróleo e processos de separação. Estes modelos são conhecidos como equações de estado, e podem ser usados em problemas de equilíbrios de fases, principalmente em equilíbrios líquido-vapor. Recentemente, um teorema matemático foi formulado (Teorema de Redução), fornecendo as condições para a redução de dimensionalidade de problemas de equilíbrios de fases para misturas multicomponentes descritas por equações de estado cúbicas e regras de mistura e combinação clássicas. Este teorema mostra como para uma classe bem definidade de modelos termodinâmicos (equações de estado cúbicas e regras de mistura clássicas), pode-se reduzir a dimensão de vários problemas de equilíbrios de fases. Este método é muito vantajoso para misturas com muitos componentes, promovendo uma redução significativa no tempo de computação e produzindo resultados acurados. Neste trabalho, apresentamos alguns experimentos numéricos com misturas-testes usando a técnica de redução para obter pressões de ponto de orvalho sob especificação de temperaturas. / Nowadays, there are mathematical models capable of predicting accurately the relationships among state properties; and this task is very important in Chemical Engineering context, since these models can be used to evaluate the performance of chemical processes. Moreover, they are of fundamental importance for oil reservoir simulation and separation processes. These models are known as equations of state and can be used in phase equilibrium problems, mainly in vapor-liquid equilibrium. Recently, a mathematical theorem was formulated (Reduction Theorem), which provides the conditions for the reduction in the dimensionality of the phase equilibrium problem for multicomponent mixtures described by cubic equations of state and classical mixing and combination rules. This theorem shows how to a well-defined class of thermodynamic models (cubic equations of state and classical mixing rules), one can reduce the dimensionality of various phase equilibrium problems. This method is very advantageous for mixtures of many components, providing a significant reduction in the computation time and producing accurate results. In this work, we presented some numerical experiments with test-mixtures using the reduction technique to obtain dew point pressures at specified temperatures.

Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2016-10-06T11:48:12Z No. of bitstreams: 1 DissMHC.pdf: 1077783 bytes, checksum: c81f777131e6de8fb219b8c34c4337df (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T13:58:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMHC.pdf: 1077783 bytes, checksum: c81f777131e6de8fb219b8c34c4337df (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T13:58:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMHC.pdf: 1077783 bytes, checksum: c81f777131e6de8fb219b8c34c4337df (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T13:58:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMHC.pdf: 1077783 bytes, checksum: c81f777131e6de8fb219b8c34c4337df (MD5) Previous issue date: 2016-04-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This paper presents a comparative study of the predictive power of four suitable regression methods for situations in which data, arranged in the planning matrix, are very poorly multicolinearity and / or high dimensionality, wherein the number of covariates is greater the number of observations. In this study, the methods discussed are: principal component regression, partial least squares regression, ridge regression and LASSO. The work includes simulations, wherein the predictive power of each of the techniques is evaluated for di erent scenarios de ned by the number of covariates, sample size and quantity and intensity ratios (e ects) signi cant, highlighting the main di erences between the methods and allowing for the creating a guide for the user to choose which method to use based on some prior knowledge that it may have. An application on real data (not simulated) is also addressed. / Este trabalho apresenta um estudo comparativo do poder de predi c~ao de quatro m etodos de regress~ao adequados para situa c~oes nas quais os dados, dispostos na matriz de planejamento, apresentam s erios problemas de multicolinearidade e/ou de alta dimensionalidade, em que o n umero de covari aveis e maior do que o n umero de observa c~oes. No presente trabalho, os m etodos abordados s~ao: regress~ao por componentes principais, regress~ao por m nimos quadrados parciais, regress~ao ridge e LASSO. O trabalho engloba simula c~oes, em que o poder preditivo de cada uma das t ecnicas e avaliado para diferentes cen arios de nidos por n umero de covari aveis, tamanho de amostra e quantidade e intensidade de coe cientes (efeitos) signi cativos, destacando as principais diferen cas entre os m etodos e possibilitando a cria c~ao de um guia para que o usu ario possa escolher qual metodologia usar com base em algum conhecimento pr evio que o mesmo possa ter. Uma aplica c~ao em dados reais (n~ao simulados) tamb em e abordada

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Atualmente, existem modelos matemáticos capazes de preverem acuradamente as relações entre propriedades de estado; e esta tarefa é extremamente importante no contexto da Engenharia Química, uma vez que estes modelos podem ser empregados para avaliar a performance de processos químicos. Ademais, eles são de fundamental importância para a simulação de reservatórios de petróleo e processos de separação. Estes modelos são conhecidos como equações de estado, e podem ser usados em problemas de equilíbrios de fases, principalmente em equilíbrios líquido-vapor. Recentemente, um teorema matemático foi formulado (Teorema de Redução), fornecendo as condições para a redução de dimensionalidade de problemas de equilíbrios de fases para misturas multicomponentes descritas por equações de estado cúbicas e regras de mistura e combinação clássicas. Este teorema mostra como para uma classe bem definidade de modelos termodinâmicos (equações de estado cúbicas e regras de mistura clássicas), pode-se reduzir a dimensão de vários problemas de equilíbrios de fases. Este método é muito vantajoso para misturas com muitos componentes, promovendo uma redução significativa no tempo de computação e produzindo resultados acurados. Neste trabalho, apresentamos alguns experimentos numéricos com misturas-testes usando a técnica de redução para obter pressões de ponto de orvalho sob especificação de temperaturas. / Nowadays, there are mathematical models capable of predicting accurately the relationships among state properties; and this task is very important in Chemical Engineering context, since these models can be used to evaluate the performance of chemical processes. Moreover, they are of fundamental importance for oil reservoir simulation and separation processes. These models are known as equations of state and can be used in phase equilibrium problems, mainly in vapor-liquid equilibrium. Recently, a mathematical theorem was formulated (Reduction Theorem), which provides the conditions for the reduction in the dimensionality of the phase equilibrium problem for multicomponent mixtures described by cubic equations of state and classical mixing and combination rules. This theorem shows how to a well-defined class of thermodynamic models (cubic equations of state and classical mixing rules), one can reduce the dimensionality of various phase equilibrium problems. This method is very advantageous for mixtures of many components, providing a significant reduction in the computation time and producing accurate results. In this work, we presented some numerical experiments with test-mixtures using the reduction technique to obtain dew point pressures at specified temperatures.

Em muitas representações de objetos ou sistemas físicos se faz necessário a utilização de técnicas de redução de dimensionalidade que possibilitam a análise dos dados em baixas dimensões, capturando os parâmetros essenciais associados ao problema. No contexto de aprendizagem de máquina esta redução se destina primordialmente à clusterização, reconhecimento e reconstrução de sinais. Esta tese faz uma análise meticulosa destes tópicos e suas conexões que se encontram em verdadeira ebulição na literatura, sendo o mapeamento de difusão o foco principal deste trabalho. Tal método é construído a partir de um grafo onde os vértices são os sinais (dados do problema) e o peso das arestas é estabelecido a partir do núcleo gaussiano da equação do calor. Além disso, um processo de Markov é estabelecido o que permite a visualização do problema em diferentes escalas conforme variação de um determinado parâmetro t: Um outro parâmetro de escala, Є, para o núcleo gaussiano é avaliado com cuidado relacionando-o com a dinâmica de Markov de forma a poder aprender a variedade que eventualmente seja o suporte do dados. Nesta tese é proposto o reconhecimento de imagens digitais envolvendo transformações de rotação e variação de iluminação. Também o problema da reconstrução de sinais é atacado com a proposta de pré-imagem utilizando-se da otimização de uma função custo com um parâmetro regularizador, γ, que leva em conta também o conjunto de dados iniciais. / In many representations of objects or physical systems it is necessary to use techniques of dimensionality reduction that enable the analysis of data at low dimensions, capturing the essential parameters associated with the problem. Within the context of machine learning this reduction is primarily intended for clustering , recognition and reconstruction of signals. This thesis makes a thorough analysis of these topics and their connections which are true boiling in the literature, the difusion mapping being the main focus of this work . This method is constructed from a graph where the vertices are the signs ( problem data ) and the weight of edges is established based on the Gaussian kernel of the heat equation. Furthermore , a Markov process is established which allows the visualization of the problem at diferent scales according to the variation of a given parameter t . Another scale parameter, Є , for the Gaussian core is carefully evaluated by relating it to the dynamic Markov so you can learn the variety that eventually support the data. This thesis proposed the recognition of digital images involving transformations of rotation and variation of illumination. Also the problem of reconstruction of signals is attacked with the proposed pre - image using the optimization of a cost function with a smoothing parameter, γ, Which also takes into account the initial dataset.

Neste trabalho utilizamos o método k.p na aproximação de função envelope, que é uma ferramenta muito útil para a solução de problemas relacionados a heteroestruturas em geral. Apresentamos a análise de heteroestruturas semicondutoras com confinamento espacial nas três direções de crescimentos {Quantum Dots}, utilizando o Hamiltoniano de Kane (8x8) em sua forma generalizada para descrever os estados do elétrons na banda de condução e na banda valência. Fazendo uso dessa ferramenta foram realizadas simulações de estruturas de banda em sistemas quase zero-dimensionais de InAs em matrizes de GaAs, em vários formatos e dimensões e sob diferentes estados de tensionamento. Um estudo sistemático de como as propriedades geométricas e as dimensões de um dado sistema podem influenciar os estados eletrônicos do mesmo foi também realizado, onde puderam ser confirmadas a presença de estados localizados e a sensibilidade do comportamento dos estados eletrônicos a estas propriedades. Pudemos observar um deslocamento para o vermelho no espectro de fotoluminescência com o aumento das dimensões do sistemas estudados. Foram ainda realizados cálculos de {Quantum Dots} de InN em matriz de GaN, que permitem explorar outras regiões do espectro eletromagnético e observamos o comportamento dos mesmos sob estados de tensionamentos diferentes. Com base nos autoestados do sistema foram calculados espectros de fotoluminescência para as heteroestruturas aqui estudadas, permitindo uma comparação direta com resultados experimentais. Como pode-se verificar o strain exerce importância primordial na determinação dos estados eletrônicos dos sistemas estudados e na presença do hidrostático pode-se verificar mudanças apreciáveis na resposta óptica do material, onde pode ser observado um deslocamento para o azul quando levado em consideração a presença de um hidrostático. / In this work, we use the k.p method in the approximation of the envelope function, that is a very useful tool, to the solution of heterostructure related problems. We present a semiconductor heterostructure analysis with confinement on the three directions (Quantum Dots), using the Kane Hamiltonian (8x8) on its generalized form to describe electron eigenstates on the conduction and valence bands. Using this tool, we have made band structure simulations in quasi zero-dimensional systems of InAs in GaAs matrices, in diverse shapes and dimensions and on different tension states. A systematic study of how the geometrical properties and dimensions of a given system could influence the electronic states was also done. There can be confirmed the presence of localized states and the sensitivity of the electronic states to these properties.We could observe a deviation to the red on the photoluminescence spectrum with the increase of the system dimensions. There were also made calculations on InN dots in a GaN matrix, which allow to explore other electromagnetic spectral regions and we have studied their behavior under different tension states. From the system eigenvalues, we calculated the photoluminescence spectra from the heterostructures studied here, allowing a direct comparison with experimental results. It can be verified that the strain is is extremely important on the determination of the electronic states of the studied systems in the presence of an hydrostatic strain. We could observe important modifications on the optical responseof the material, where there is a deviation to the blue when it is considered the presence of the hydrostatic strain.

Tratar grandes quantidades de dados é uma exigência dos modernos algoritmos de mineração de texto. Para algumas aplicações, documentos são constantemente publicados, o que demanda alto custo de armazenamento em longo prazo. Então, é necessário criar métodos de fácil adaptação para uma abordagem que considere documentos em fluxo, e que analise os dados em apenas um passo sem requerer alto custo de armazenamento. Outra exigência é a de que essa abordagem possa explorar heurísticas a fim de melhorar a qualidade dos resultados. Diversos modelos para a extração automática das informações latentes de uma coleção de documentos foram propostas na literatura, dentre eles destacando-se os modelos probabilísticos de tópicos. Modelos probabilísticos de tópicos apresentaram bons resultados práticos, sendo estendidos para diversos modelos com diversos tipos de informações inclusas. Entretanto, descrever corretamente esses modelos, derivá-los e em seguida obter o apropriado algoritmo de inferência são tarefas difíceis, exigindo um tratamento matemático rigoroso para as descrições das operações efetuadas no processo de descoberta das dimensões latentes. Assim, para a elaboração de um método simples e eficiente para resolver o problema da descoberta das dimensões latentes, é necessário uma apropriada representação dos dados. A hipótese desta tese é a de que, usando a representação de documentos em grafos bipartidos, é possível endereçar problemas de aprendizado de máquinas, para a descoberta de padrões latentes em relações entre objetos, por exemplo nas relações entre documentos e palavras, de forma simples e intuitiva. Para validar essa hipótese, foi desenvolvido um arcabouço baseado no algoritmo de propagação de rótulos utilizando a representação em grafos bipartidos. O arcabouço, denominado PBG (Propagation in Bipartite Graph), foi aplicado inicialmente para o contexto não supervisionado, considerando uma coleção estática de documentos. Em seguida, foi proposta uma versão semissupervisionada, que considera uma pequena quantidade de documentos rotulados para a tarefa de classificação transdutiva. E por fim, foi aplicado no contexto dinâmico, onde se considerou fluxo de documentos textuais. Análises comparativas foram realizadas, sendo que os resultados indicaram que o PBG é uma alternativa viável e competitiva para tarefas nos contextos não supervisionado e semissupervisionado. / Handling large amounts of data is a requirement for modern text mining algorithms. For some applications, documents are published constantly, which demand a high cost for long-term storage. So it is necessary easily adaptable methods for an approach that considers documents flow, and be capable of analyzing the data in one step without requiring the high cost of storage. Another requirement is that this approach can exploit heuristics in order to improve the quality of results. Several models for automatic extraction of latent information in a collection of documents have been proposed in the literature, among them probabilistic topic models are prominent. Probabilistic topic models achieve good practical results, and have been extended to several models with different types of information included. However, properly describe these models, derive them, and then get appropriate inference algorithms are difficult tasks, requiring a rigorous mathematical treatment for descriptions of operations performed in the latent dimensions discovery process. Thus, for the development of a simple and efficient method to tackle the problem of latent dimensions discovery, a proper representation of the data is required. The hypothesis of this thesis is that by using bipartite graph for representation of textual data one can address the task of latent patterns discovery, present in the relationships between documents and words, in a simple and intuitive way. For validation of this hypothesis, we have developed a framework based on label propagation algorithm using the bipartite graph representation. The framework, called PBG (Propagation in Bipartite Graph) was initially applied to the unsupervised context for a static collection of documents. Then a semi-supervised version was proposed which need only a small amount of labeled documents to the transductive classification task. Finally, it was applied in the dynamic context in which flow of textual data was considered. Comparative analyzes were performed, and the results indicated that the PBG is a viable and competitive alternative for tasks in the unsupervised and semi-supervised contexts.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A possibilidade de se obter sistemas bidimensionais a partir de materiais com estrutura cristalina lamelar tem atraÃdo muitas pesquisas nesses materiais, pois as propriedades de poucas camadas diferem bastante dos seus respectivos bulks, o que abre uma gama de possibilidades em aplicaÃÃes tecnolÃgicas. O fÃsforo negro apresenta muitas propriedades interessantes, dentre elas, um gap de energia, que garante a construÃÃo de dispositivos eletrÃnicos (bem diferente do grafeno que à um semi metal sem gap). Esse gap pode ser ajustado aumentando o nÃmero de camadas, variando de 0.3 eV para uma monocamada atà cerca de 2.0 eV para o bulk, cobrindo um espectro de energia de gap relativamente grande de dispositivos Ãpticos. AlÃm disso, esse material à altamente anisotrÃpico em sua estrutura de bandas. Neste trabalho, derivamos a aproximaÃÃo da massa efetiva a partir do modelo tight-binding e usamos o Hamiltoniano aproximado para estudar nanoestruturas de fÃsforo negro. Nesse modelo, o carÃter anisotrÃpico do fÃsforo negro à refletido na diferenÃa entre as massas efetivas quando se toma diferentes direÃÃes. Primeiramente, comparamos os resultados numÃrico obtido atravÃs da tÃcnica de diferenÃas finitas com o modelo analÃtico para um ponto quÃntico circular, que devido à estrutura de bandas ter um contorno elÃptico, à descrito pelas equaÃÃes de Mathieu quando se resolve a equaÃÃo de SchrÃdinger. Os resultados analÃtico e numÃrico mostram boa concordÃncia. Ainda na aproximaÃÃo da massa efetiva, estudamos o efeito de campos externos sobre um anel quÃntico de fÃsforo negro e analisamos o efeito da interaÃÃo entre esses campos e a anisotropia de massa do sistema sobre seus estados eletrÃnicos. Devido à anisotropia de massa, esse sistema quando sujeito a um campo magnÃtico, nÃo apresenta oscilaÃÃes Aharonov-Bohm, que podem ser recuperadas aplicando-se um potencial de confinamento elÃptico. Estudamos tambÃm o efeito de um campo elÃtrico nas direÃÃes x e y em um anel quÃntico, e verificamos como a energia à alterada pelo campo. Nossos resultados mostram que, como consequÃncia de uma localizaÃÃo da funÃÃo de onda causada pela anisotropia de massa, os nÃveis de energia decrescem quadraticamente (efeito Stark) com o campo aplicado apontando para a direÃÃo armchair, enquanto um decrÃscimo quase linear (efeito Stark linear) aparece para um campo aplicado na direÃÃo zigzag, com uma sÃrie de estados que se cruzam, levando a um comportamento semelhante ao de um poÃo quÃntico duplo sob um campo elÃtrico perpendicular a ele. / The possibility of obtaining two-dimensional systems from layered materials has been attracting a lot of research on these materials, since their few layer properties are very different from their respective bulk ones, which opens up great possibilities in technological applications. Black phosphorus exhibit several interesting properties, among them, a direct energy gap, that enables the possibility of fabricating electronic devices (in contrast e.g. with the gapless semi-metallic graphene), and which can be tuned by the number of layers, varying from 0.3 eV for a bulk up to 2.0 eV for a monolayer, thus covering a relatively large range of the energy spectrum for optical devices. Besides, the fact that this is a very anisotropic material has brought even more attention to it, towards novel ways of exploring this anisotropy in new technologies. In this work, we have derived the effective mass approximation from the tight binding model and used the out coming approximate Hamiltonian to study nanostructures based on monolayer black phosphorus. In this model, the anisotropic features of black phosphorus are reflected in the difference between effective masses in different directions. Firstly, we compare the finite difference methods with the analytical solution for a circular quantum dot, which, due to its elliptical contour of energy bands, is given by Mathieu functions for solving the resulting SchrÃdinger equation. With this comparison, we verify the compatibility between these methods. Within the effective mass approximation, we investigate the effect of external electromagnetic fields on a black phosphorus quantum ring, thus analysing the effect of the interplay between these fields and the system anisotropy on its electronic states. Due to the anisotropy, under an applied magnetic field, this ring does not exhibit Aharonov-Bohm oscillations, which can be recovered by assuming an elliptic ring-like confinement. We also investigate the effect of an external electric field applied in x and y directions in a black phosphorus quantum ring on its energy levels. Our results show that, as a consequence of a wave function localization induced by mass anisotropy, energy levels decay quadratically (Stark effect) with the field if it is applied along the armchair direction, whereas an almost linear Stark effect, along with a series of crossing excited states, is observed for a field applied in the zigzag direction, leading to a behavior that is in close resemblance to a double quantum well under a perpendicular electric field.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-11T18:17:21Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lailson de Moraes.pdf: 4634910 bytes, checksum: cbec580f8cbc24cb3feb2379a1d2dfbd (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:02:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lailson de Moraes.pdf: 4634910 bytes, checksum: cbec580f8cbc24cb3feb2379a1d2dfbd (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:02:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lailson de Moraes.pdf: 4634910 bytes, checksum: cbec580f8cbc24cb3feb2379a1d2dfbd (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-19 / An important pre-processing step in machine learning systems is dimensionality reduction, which aims to produce compact representations of high-dimensional patterns. In computer vision applications, these patterns are typically images, that are represented by two-dimensional matrices. However, traditional dimensionality reduction techniques were designed to work only with vectors, what makes them a suboptimal choice for processing two-dimensional data. Another problem with traditional approaches for dimensionality reduction is that they operate either on a fully unsupervised or fully supervised way, what limits their efficiency in scenarios where supervised information is available only for a subset of the data. These situations are increasingly common because in many modern applications it is easy to produce raw data, but it is usually difficult to label it. In this study, we propose three dimensionality reduction methods that can overcome these limitations: Two-dimensional Semi-supervised Dimensionality Reduction (2D-SSDR), Two-dimensional Discriminant Principal Component Analysis (2D-DPCA), and Two-dimensional Semi-supervised Local Fisher Discriminant Analysis (2D-SELF). They work directly with two-dimensional data and can also take advantage of supervised information even if it is available only for a small part of the dataset. In addition, a fully supervised method, the Two-dimensional Local Fisher Discriminant Analysis (2D-LFDA), is proposed too. The methods are defined in terms of a two-dimensional framework, which was created in this study as well. The framework is capable of generally describing scatter-based methods for dimensionality reduction and can be used for deriving other two-dimensional methods in the future. Experimental results showed that, as expected, the novel methods are faster and more stable than the existing ones. Furthermore, 2D-SSDR, 2D-SELF, and 2D-LFDA achieved competitive classification accuracies most of the time when compared to the traditional methods. Therefore, these three techniques can be seen as viable alternatives to existing dimensionality reduction methods. / Um estágio importante de pré-processamento em sistemas de aprendizagem de máquina é a redução de dimensionalidade, que tem como objetivo produzir representações compactas de padrões de alta dimensionalidade. Em aplicações de visão computacional, estes padrões são tipicamente imagens, que são representadas por matrizes bi-dimensionais. Entretanto, técnicas tradicionais para redução de dimensionalidade foram projetadas para lidar apenas com vetores, o que as torna opções inadequadas para processar dados bi-dimensionais. Outro problema com as abordagens tradicionais para redução de dimensionalidade é que elas operam apenas de forma totalmente não-supervisionada ou totalmente supervisionada, o que limita sua eficiência em cenários onde dados supervisionados estão disponíveis apenas para um subconjunto das amostras. Estas situações são cada vez mais comuns por que em várias aplicações modernas é fácil produzir dados brutos, mas é geralmente difícil rotulá-los. Neste estudo, propomos três métodos para redução de dimensionalidade capazes de contornar estas limitações: Two-dimensional Semi-supervised Dimensionality Reduction (2DSSDR), Two-dimensional Discriminant Principal Component Analysis (2D-DPCA), e Twodimensional Semi-supervised Local Fisher Discriminant Analysis (2D-SELF). Eles operam diretamente com dados bi-dimensionais e também podem explorar informação supervisionada, mesmo que ela esteja disponível apenas para uma pequena parte das amostras. Adicionalmente, um método completamente supervisionado, o Two-dimensional Local Fisher Discriminant Analysis (2D-LFDA) é proposto também. Os métodos são definidos nos termos de um framework bi-dimensional, que foi igualmente criado neste estudo. O framework é capaz de descrever métodos para redução de dimensionalidade baseados em dispersão de forma geral e pode ser usado para derivar outras técnicas bi-dimensionais no futuro. Resultados experimentais mostraram que, como esperado, os novos métodos são mais rápidos e estáveis que as técnicas existentes. Além disto, 2D-SSDR, 2D-SELF, e 2D-LFDA obtiveram taxas de erro competitivas na maior parte das vezes quando comparadas aos métodos tradicionais. Desta forma, estas três técnicas podem ser vistas como alternativas viáveis aos métodos existentes para redução de dimensionalidade.

Orientadores: Peter Alexander Bleinroth Schulz, Ana Luiza Cardoso Pereira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-17T03:19:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Munoz_WilliamArmando_M.pdf: 8434738 bytes, checksum: d59e43facc73d2ca570f8291de7f22cc (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Nós estudamos os efeitos da quebra de simetria e de desordem no espectro de energia de um elétron numa bicamada de grafeno. O problema foi abordado através de simulações numéricas considerando um Hamiltoniano tight-binding para uma rede retangular topologicamente equivalente à rede hexagonal do grafeno que nos permite incluir de forma simples os efeitos do campo magnético através da substituição de Peierls. O problema de quebra de simetria foi observado quando consideramos a aplicação de uma diferença de potencial entre as camadas. Neste contexto, é observada uma quebra completa na degenerescência do nível de Landau de energia zero devida à aplicação desta diferença de potencial entre as camadas. Acompanhamos este mecanismo de quebra de degenerescência para uma situação onde a diferença de potencial entre camadas é mantida fixa enquanto o campo magnético é aumentado. Isto mostra a possibilidade de controlar a abertura de gaps através da variação do campo magnético na bicamada de grafeno e está de acordo com o que foi recentemente observado experimentalmente. Observamos também um comportamento para a separação em energia desta quebra de degenerescência do tipo vB para valores do campo magnético B<60 Teslas, enquanto que para campos maiores é obtido um comportamento assintótico para energias próximas da separação (Vg) do desdobramento do nível de Landau central. Um mapeamento das funções de onda dos estados envolvidos nesta quebra de degenerescência, mostra um esquema diferente para regimes diferentes de campo magnético. Conseguimos verificar claramente como a quebra da degenerescência do nível de Landau central está relacionada com uma quebra da degenerêscencia entre as duas camadas da bicamada e também entre as duas sub-redes que formam o grafeno. O segundo problema abordado neste trabalho é relacionado à introdução de duas vacâncias acopladas na bicamada de grafeno. Em presença de um campo magnético perpendicular ao plano das camadas mostramos como estados localizados ao redor do defeito com energias entre os níveis de Landau são introduzidos pela presença das vacâncias acopladas. Estes estados para baixas energias formam uma molécula de vacâncias que pode ser facilmente polarizável pela aplicação de um potencial entre as camadas / Abstract: We studied the symmetry breaking and disorder effects on energy spectrum of an electron in a bilayer graphene. We used numerical calculation considering a 2D tight-binding model for a rectangular lattice which not changes the hexagonal lattice topology and where the magnetic field effects are easily calculated. The breaking symmetry problem was considered through the application of a potential difference between both layers in the bilayer graphene. In this case, we observe a complete degeneracy breaking of the energy-zero Landau level due to the application of this potential difference between the two layers. We followed this degeneracy breaking considering a potential difference constant while the magnetic field was increasing. That shows a possibility to control the opening of the gap by means of the magnetic fields in the bilayer graphene which is in agreement with recent experimental results. We also shown that this gap increases with a root of B for values of B<60T, while in the high magnetic field regime (B>60T) the energy dependency of the gap shows a asymptotic behavior with B, which tends to energy values close to Vg. We mapped the wave functions amplitudes of states related to the splitting of the zero-energy Landau level and we found that this electronic charge distribution is different depending on magnetic field regime. We verified clearly as this splitting is related to a layers degeneracy breaking as well as a sublattice (valley) degeneracy breaking. The second problem considered in this thesis is related to the introduction of two coupled vacancies in the bilayer graphene. In presence of a perpendicular magnetic field, we show that two coupled vacancies in the bilayer graphene introduce states with a charge-density distribution localized close to the defect and energies between consecutives Landau levels. These states for lowest energies form a vacancy molecule which can be easily polarized by applying of a potential between the two layers in bilayer graphene / Mestrado / Física da Matéria Condensada / Mestre em Física

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2016-08-10T19:31:03Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weder Cabral Mendes - 2016.pdf: 1214460 bytes, checksum: 14588573f8f81fe4836a9945adacf37d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-08-15T13:25:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weder Cabral Mendes - 2016.pdf: 1214460 bytes, checksum: 14588573f8f81fe4836a9945adacf37d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-15T13:25:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weder Cabral Mendes - 2016.pdf: 1214460 bytes, checksum: 14588573f8f81fe4836a9945adacf37d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Gait recognition via computer vision attracted increasing interest for its noninvasive characteristic and mainly for your advantage of recognizing people at distance. Recognition is performing extracting features included in gait, this features are extracted from images sequence of people walking. The main challenges of gait recognition is to extract characteristics with unique information for each person, in additional, the use of accessories and clothes difficult the feature extraction process. This paper proposes a gait recognition method using information of people’s contours transformed in domain frequence by Discrete Fourier Transform. A lot of data are generated from the contours, thereby, three different techniques for dimensionality reduction CDA (Class Discrimination Ability), PCA (Principal Component Analysis) and PLS (Partial Least Squares) are employed to reduce the dimensionality of data and generate characteristics that are relevant to the recongnition system. Two classifiers, KNN (K-Nearest Neighbor) and LDA (Linear Discriminant Analysis) classify the characteristics that are returned by the dimensionality reduction methods. The accuracy are achieved by the combination of the dimensionality reduction methods and classifiers, the highest accuracy was 92:67%, which was achieved with the combination between the LDA and PCA (LDAPCA). Therefore, the results show that the information contained in the contours of silhouette are discriminant to recognize people by their gait. / O reconhecimento de pessoas através da marcha humana via visão computacional tem ganhado destaque por ser uma técnica biométrica não invasiva e principalmente por sua vantagem de reconhecer pessoas à distância. O reconhecimento é realizando extraindo características contidas na marcha de cada pessoa, essas características são extraídas de sequências de imagens da pessoa caminhando. Os principais desafios dessa técnica biométrica está em extrair as características com informações que consigam diferenciar uma pessoa da outra, além disso, o uso de acessórios e vestimentas dificultam o processo de extração de características. Este trabalho propõe um método de reconhecimento baseado na marcha humana utilizando informações dos contornos das pessoas transformados para o domínio da frequência por meio da Transformada Discreta de Fourier. Como são geradas muitos dados a partir dos contornos, três técnicas diferentes de redução de dimensionalidade CDA (Class Discrimination Ability), PCA (Principal Component Analysis) e PLS (Partial Least Squares) são empregadas para reduzir a quantidade de dados e gerar características que sejam relevantes para o sistema de reconhecimento. Dois classificadores, KNN (K-Nearest Neighbor) e LDA (Linear Discriminant Analysis) classificam as características retornadas pelos métodos de redução de dimensionalidade. As taxas de acurácia são obtidas pelos resultados gerados entre a combinação dos métodos de redução de dimensionalidade e os classificadores, a maior taxa de acurácia foi de 92;67%, a qual foi alcançada com a combinação entre o LDA e PCA (LDAPCA). Dessa forma, conclui-se que as informações contidas no contorno da silhueta no domínio da frequência são discriminantes para reconhecer pessoas através da marcha.