In this work we analyse two problems coming from theoretical biology. In the first part we propose a spatially structured population model which is defined on a continuous lattice. In the model individuals disperse at a constant rate v and competition is local and delimitated by the competition radius R. Due to dispersal, the neighborhooh size fluctuates over time. We analyse how these variables affect the adaptive process. While the fixation probabilities of beneficial mutations are roughly the same as in a panmitic population for small and intermediate fitness effects s, a dependence on v and R appears for large s. These quantities also strongly influence fixation times. The model exhibits a dual behavior displaying a power-law growth for the fixation rate and speed of adaptation with the beneficial mutation rate as observed in spatially structured population models, but simultaneously showing a non-saturating behavior for the speed of adaptation with the population size. In the second part we numerically study the dynamics of model imune networks with random and scale-free topologies. We observe that a memory state is reached when the antigen is attached to the most connected sites of the network, where as a percolation state may occur when the antigen attaches to the less connected sites. For increasing values of the connectivity, its population converges exponentially to the asymptotic value of the memory state. On the other hand, the next-nearest populations evolve slowly as power-laws towards the virgin-like state. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, analisamos dois problemas provenientes da biologia teórica. Na primeira parte, propomos um modelo de população espacialmente estruturada, que é definido numa rede contínua. No modelo, indivíduos se dispersam numa taxa constante v e a competição é local e delimitada pelo raio de competição R. Devido à dispersão, o tamanho da vizinhança flutua ao longo do tempo. Analisamos como essas variáveis afetam o processo adaptativo. Embora as probabilidades de fixação de mutações benéficas sejam aproximadamente as mesmas que numa população panmítica para valores de adaptação de pequeno e médio s, uma dependência de v e R aparece para grandes s. Estas quantidades também influenciam fortemente os tempos de fixação. O modelo exibe um comportamento duplo que indica um crescimento em lei de potência para a taxa de fixação e a velocidade de adaptação com a taxa de mutação benéfica como observado em modelos de população espacialmente estruturadas, mas simultaneamente mostra um comportamento não saturante para a velocidade de adaptação com o tamanho da população. Na segunda parte, estudamos numericamente a dinâmica de modelos de redes imunes com topologias aleatória e livre de escala. Observamos que um estado memória é alcançado quando o antígeno é ligado aos sítios mais conectados da rede enquanto que um estado de percolação pode ocorrer quando o antígeno se liga aos sítios menos conectados. Para maiores valores de conectividade, sua população converge exponencialmente para o valor assintótico do estado de memória. Por outro lado, as populações mais próximas evoluem lentamente, como leis de potência para o estado virgem.

Orientador: Marcus Aloizio Martinez de Aguiar / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-17T01:49:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Araujo_SabrinaBorgesLino_D.pdf: 18627531 bytes, checksum: aed18ab505ee489e8cde08b6d2850bba (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho estudamos a dinâmica espaço-temporal de cadeias alimentares compostas por duas e três espécies. Utilizamos uma modelagem baseada nos indivíduos, que consiste em tratar cada membro da população de forma explícita. Um dos ingredientes do modelo é a possibilidade de restringir a área de forrageio dos predadores à uma região circular, de raio R, em torno da sua residência. O tamanho desta região é tratado como uma característica adaptativa, sujeita à pequenas variações aleatórias ao longo das gerações. Observamos que existe um raio de predação ótimo R', para o qual os predadores evoluem. Desenvolvemos cálculos analíticos utilizando aproximações de Campo Médio com correlações de pares e verificamos que a estratégia de predação é um mecanismo crucial para a ocorrência do raio ótimo. Observamos também que a distribuição da abundância de indivíduos por região espacial pode exibir um comportamento invariante de escala, indicando que o sistema é criticamente auto-organizado, e que a ocorrência de surtos populacionais locais é uma característica intrínseca do sistema / Abstract: In this work we study the spatial dynamics of two and three species food chains. We use an individual based model, which treats each member of the population explicitly. One of the model ingredients is the possibility to control the size of the predators foraging area, defined as a circular neighborhood, of radius R, around their home position. This home range size is treated as an adaptive, subject to small random variations along generations. We find that the predators evolve to a optimum predation radius R'. We develop analytical approximations using mean field and pair correlation techniques that indicate that the predation strategy is crucial for existence of this optimum radius. We also find that the population abundance distributions display a scale invariant power law tail, indicating self-organized criticality and that the occurrence of local outbreaks is an intrinsic characteristic of the system / Doutorado / Ciências Exatas e da Terra / Doutora em Ciências

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-09-04T13:42:58Z No. of bitstreams: 1 Watson Robert.pdf: 2699368 bytes, checksum: cf204eec3df50b251f4adbbbd380ffd0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T13:42:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Watson Robert.pdf: 2699368 bytes, checksum: cf204eec3df50b251f4adbbbd380ffd0 (MD5) Previous issue date: 2014-08-21 / Due to the demand for high-performance equipments and the rising cost of energy, the industrial sector is developing equipments to attend minimization of the theirs operational costs. The implementation of these requirements generate a demand for projects and implementations of high-performance control systems. The optimal control theory is an alternative to solve this problem, because in its design considers the normative specifications of the system design, as well as those that are related to the operational costs. Motivated by these perspectives, it is presented the study of methods and the development of algorithms to the approximated solution of the Equation Hamilton-Jacobi-Bellman, in the form of discrete Riccati equation, model free and dependent of the dynamic system. The proposed solutions are developed in the context of adaptive dynamic programming that are based on the methods for online design of optimal control systems, Discrete Linear Quadratic Regulator type. The proposed approach is evaluated in multivariable models of the dynamic systems to evaluate the perspectives of the optimal control law for online implementations. / Devido a demanda por equipamentos de alto desempenho e o custo crescente da energia, o setor industrial desenvolve equipamentos que atendem a minimização dos seus custos operacionais. A implantação destas exigências geram uma demanda por projetos e implementações de sistemas de controle de alto desempenho. A teoria de controle ótimo é uma alternativa para solucionar este problema, porque considera no seu projeto as especificações normativas de projeto do sistema, como também as relativas aos seus custos operacionais. Motivado por estas perspectivas, apresenta-se o estudo de métodos e o desenvolvimento de algoritmos para solução aproximada da Equação Hamilton-Jacobi-Bellman, do tipo Equação Discreta de Riccati, livre e dependente de modelo do sistema dinâmico. As soluções propostas são desenvolvidas no contexto de programação dinâmica adaptativa (ADP) que baseiam-se nos métodos para o projeto on-line de Controladores Ótimos, do tipo Regulador Linear Quadrático Discreto. A abordagem proposta é avaliada em modelos de sistemas dinâmicos multivariáveis, tendo em vista a implementação on-line de leis de controle ótimo.