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Conectividade do grafo aleatório de Erdös-Rényi e uma variante com conexões locais

Bedia, Elizbeth Chipa 24 March 2016 (has links)
Submitted by Regina Correa (rehecorrea@gmail.com) on 2016-09-26T13:07:54Z No. of bitstreams: 1 DissECB.pdf: 1690258 bytes, checksum: 170a56b764c244b7ea84776c96378020 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:24:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissECB.pdf: 1690258 bytes, checksum: 170a56b764c244b7ea84776c96378020 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:24:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissECB.pdf: 1690258 bytes, checksum: 170a56b764c244b7ea84776c96378020 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-27T19:24:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissECB.pdf: 1690258 bytes, checksum: 170a56b764c244b7ea84776c96378020 (MD5) Previous issue date: 2016-03-24 / Não recebi financiamento / We say that a graph is connected if there is a path edges between any pair of vertices. Random graph Erd os-R enyi with n vertices is obtained by connecting each pair of vertex with probability pn 2 (0; 1) independently of the others. In this work, we studied in detail the connectivity threshold in the connection probability pn for random graphs Erd os-R enyi when the number of vertices n diverges. For this study, we review some basic probabilistic tools (convergence of random variables and methods of the rst and second moment), which will lead to a better understanding of more complex results. In addition, we apply the above concepts for a model with a simple topology, speci cally studied the asymptotic behavior of the probability of non-existence of isolated vertices, and we discussed the connectivity or not of the graph. Finally we show the convergence in distribution of the number of isolated vertices for a Poisson distribution of the studied model. / Dizemos que um grafo e conectado se existe um caminho de arestas entre quaisquer par de vértices. O grafo aleatório de Erd os-R enyi com n vértices e obtido conectando cada par de vértice com probabilidade pn 2 (0; 1), independentemente dos outros. Neste trabalho, estudamos em detalhe o limiar da conectividade na probabilidade de conexão pn para grafos aleat órios Erd os-R enyi quando o n úmero de vértices n diverge. Para este estudo, revisamos algumas ferramentas probabilísticas básicas (convergência de variáveis aleatórias e Métodos do primeiro e segundo momento), que também irão auxiliar ao melhor entendimento de resultados mais complexos. Além disto, aplicamos os conceitos anteriores para um modelo com uma topologia simples, mais especificamente estudamos o comportamento assintótico da probabilidade de não existência de vértices isolados, e discutimos a conectividade ou não do grafo. Por mostramos a convergência em distribuição do número de vértices isolados para uma Distribuição Poisson do modelo estudado.
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Erdos-Ko-Rado em famílias aleatórias / Erdos-Ko-Rado in random families

Marcelo Matheus Gauy 11 July 2014 (has links)
Estudamos o problema de famílias intersectantes extremais em um subconjunto aleatório da família dos subconjuntos com exatamente k elementos de um conjunto dado. Obtivemos uma descrição quase completa da evolução do tamanho de tais famílias. Versões semelhantes do problema foram estudadas por Balogh, Bohman e Mubayi em 2009, e por Hamm e Kahn, e Balogh, Das, Delcourt, Liu e Sharifzadeh de maneira concorrente a este trabalho. / We studied the problem of maximal intersecting families in a random subset of the family of subsets with exactly k elements from a given set. We obtained a nearly complete description of the evolution of the size of such families. Similar versions of this problem have been studied by Balogh, Bohman and Mubayi in 2009, and by Hamm and Kahn, and Balogh, Das, Delcourt, Liu and Sharifzadeh concurrently with this work.
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Rede complexa e criticalidade auto-organizada: modelos e aplicações / Complex network and self-organized criticality: models and applications

Castro, Paulo Alexandre de 05 February 2007 (has links)
Modelos e teorias científicas surgem da necessidade do homem entender melhor o funcionamento do mundo em que vive. Constantemente, novos modelos e técnicas são criados com esse objetivo. Uma dessas teorias recentemente desenvolvida é a da Criticalidade Auto-Organizada. No Capítulo 2 desta tese, apresentamos uma breve introdução a Criticalidade Auto-Organizada. Tendo a criticalidade auto-organizada como pano de fundo, no Capítulo 3, estudamos a dinâmica Bak-Sneppen (e diversas variantes) e a comparamos com alguns algoritmos de otimização. Apresentamos no Capítulo 4, uma revisão histórica e conceitual das redes complexas. Revisamos alguns importantes modelos tais como: Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, de configuração e Barabási-Albert. No Capítulo 5, estudamos o modelo Barabási-Albert não-linear. Para este modelo, obtivemos uma expressão analítica para a distribuição de conectividades P(k), válida para amplo espectro do espaço de parâmetros. Propusemos também uma forma analítica para o coeficiente de agrupamento, que foi corroborada por nossas simulações numéricas. Verificamos que a rede Barabási-Albert não-linear pode ser assortativa ou desassortativa e que, somente no caso da rede Barabási-Albert linear, ela é não assortativa. No Capítulo 6, utilizando dados coletados do CD-ROM da revista Placar, construímos uma rede bastante peculiar -- a rede do futebol brasileiro. Primeiramente analisamos a rede bipartida formada por jogadores e clubes. Verificamos que a probabilidade de que um jogador tenha participado de M partidas decai exponencialmente com M, ao passo que a probabilidade de que um jogador tenha marcado G gols segue uma lei de potência. A partir da rede bipartida, construímos a rede unipartida de jogadores, que batizamos de rede de jogadores do futebol brasileiro. Nessa rede, determinamos várias grandezas: o comprimento médio do menor caminho e os coeficientes de agrupamento e de assortatividade. A rede de jogadores de futebol brasileiro nos permitiu analisar a evolução temporal dessas grandezas, uma oportunidade rara em se tratando de redes reais. / Models and scientific theories arise from the necessity of the human being to better understand how the world works. Driven by this purpose new models and techniques have been created. For instance, one of these theories recently developed is the Self-Organized Criticality, which is shortly introduced in the Chapter 2 of this thesis. In the framework of the Self-Organized Criticality theory, we investigate the standard Bak-Sneppen dynamics as well some variants of it and compare them with optimization algorithms (Chapter 3). We present a historical and conceptual review of complex networks in the Chapter 4. Some important models like: Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, configuration model and Barabási-Albert are revised. In the Chapter 5, we analyze the nonlinear Barabási-Albert model. For this model, we got an analytical expression for the connectivity distribution P(k), which is valid for a wide range of the space parameters. We also proposed an exact analytical expression for the clustering coefficient which corroborates very well with our numerical simulations. The nonlinear Barabási-Albert network can be assortative or disassortative and only in the particular case of the linear Barabási-Albert model, the network is no assortative. In the Chapter 6, we used collected data from a CD-ROM released by the magazine Placar and constructed a very peculiar network -- the Brazilian soccer network. First, we analyzed the bipartite network formed by players and clubs. We find out that the probability of a footballer has played M matches decays exponentially with M, whereas the probability of a footballer to score G gols follows a power-law. From the bipartite network, we built the unipartite Brazilian soccer players network. For this network, we determined several important quantities: the average shortest path length, the clustering coefficient and the assortative coefficient. We were also able to analise the time evolution of these quantities -- which represents a very rare opportunity in the study of real networks.
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Ensaios em finanças quantitativas: apreçamento de derivativos multidimensionais via processos de Lévy, e topologia e propagação do risco sistêmico / Essays in quantitative finance: multidimensional derivative pricing via Lévy processes, and systemic risk topology na risk propagation

Santos, Edson Bastos e 24 March 2010 (has links)
Este estudo contempla dois ensaios em finanças quantitativas, relacionados, respectivamente, a modelos de apreçamento e risco sistêmico. No Capitulo 1, e apresentado uma alternativa para modelar opções multidimensionais, cujas estruturas de ganhos e perdas dependam das trajetórias dos processos dos preços dos ativos objetos. A modelagem sugerida considera os processos de Levy, uma classe de processos estocásticos bastante ampla, que permite a existência de saltos (descontinuidades) no processo dos preços dos ativos financeiros, e tem como caso particular o movimento Browniano. Para escrever a dependência entre os processos, os conceitos estáticos de copulas ordinárias são estendidos para o contexto dos processos de Levy, levando em consideração a medida de Levy, que caracteriza o comportamento dos saltos. São realizados estudos comparativos entre as copulas dinâmicas de Clayton e de Frank, no apreçamento dos contratos derivativos do tipo asiático, utilizando-se processos gama e técnicas de simulação de Monte Carlo. No Capitulo 2, a estrutura e dinâmica interbancária das exposições mutuas entre as instituições financeiras no Brasil e explorada bem como o capital destas reservas, utilizando um conjunto de dados únicos que considera vários períodos entre 2007 e 2008. Para isto e mostrado que a rede de exposições pode ser modelada adequadamente como um gráfico estocástico dirigido de escala - livre (ponderada) seguindo distribuições que apresentam caudas grossas. A relação entre as conexões das instituições financeiras e seu colchão-de-capital também são investigados neste estudo. Finalmente, a estrutura da rede e usada para explorar a extensão de risco sistêmico gerada no sistema individualmente pelas instituições financeiras. / This study comprises two essays in quantitative finance, related, respectively, to models in asset pricing and systemic risk. In Chapter 1, it is presented an alternative to modeling multidimensional options, where the pay-offs depend on the paths of the trajectories of the underlying-asset prices. The proposed technique considers Levy processes, a very ample class of stochastic processes that allows the existence of jumps (discontinuities) in the price process of financial assets, and as a particular case, comprises the Brownian motion. To describe the dependence among Levy processes, extending the static concepts of the ordinary copulas to the Levy processes context, considering the Levy measure, which characterizes the jumps behavior of these processes. A comparison between the Clayton and the Frank dynamic copulas and their impact in asset pricing of Asian type derivatives contracts is studied, considering gamma processes and Monte Carlo simulation procedures. In Chapter 2, the structure and dynamics of interbank exposures in Brazil using a unique data set of all mutual exposures of financial institutions in Brazil is explored, as well as their capital reserves, at various periods in 2007 and 2008. It is shown that the network of exposures can be adequately modeled as a directed scale-free (weighted) graph with heavy-tailed degree and weight distributions. The relation between connectivity of a financial institution and its capital buffer are also investigated in this study. Finally, the network structure is used to explore the extent of systemic risk generated in the system by the individual institutions.
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Statistical inference on random graphs and networks / Inferência estatística para grafos aleatórios e redes

Cerqueira, Andressa 28 February 2018 (has links)
In this thesis we study two probabilistic models defined on graphs: the Stochastic Block model and the Exponential Random Graph. Therefore, this thesis is divided in two parts. In the first part, we introduce the Krichevsky-Trofimov estimator for the number of communities in the Stochastic Block Model and prove its eventual almost sure convergence to the underlying number of communities, without assuming a known upper bound on that quantity. In the second part of this thesis we address the perfect simulation problem for the Exponential random graph model. We propose an algorithm based on the Coupling From The Past algorithm using a Glauber dynamics. This algorithm is efficient in the case of monotone models. We prove that this is the case for a subset of the parametric space. We also propose an algorithm based on the Backward and Forward algorithm that can be applied for monotone and non monotone models. We prove the existence of an upper bound for the expected running time of both algorithms. / Nessa tese estudamos dois modelos probabilísticos definidos em grafos: o modelo estocástico por blocos e o modelo de grafos exponenciais. Dessa forma, essa tese está dividida em duas partes. Na primeira parte nós propomos um estimador penalizado baseado na mistura de Krichevsky-Trofimov para o número de comunidades do modelo estocástico por blocos e provamos sua convergência quase certa sem considerar um limitante conhecido para o número de comunidades. Na segunda parte dessa tese nós abordamos o problema de simulação perfeita para o modelo de grafos aleatórios Exponenciais. Nós propomos um algoritmo de simulação perfeita baseado no algoritmo Coupling From the Past usando a dinâmica de Glauber. Esse algoritmo é eficiente apenas no caso em que o modelo é monotóno e nós provamos que esse é o caso para um subconjunto do espaço paramétrico. Nós também propomos um algoritmo de simulação perfeita baseado no algoritmo Backward and Forward que pode ser aplicado à modelos monótonos e não monótonos. Nós provamos a existência de um limitante superior para o número esperado de passos de ambos os algoritmos.
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Rede complexa e criticalidade auto-organizada: modelos e aplicações / Complex network and self-organized criticality: models and applications

Paulo Alexandre de Castro 05 February 2007 (has links)
Modelos e teorias científicas surgem da necessidade do homem entender melhor o funcionamento do mundo em que vive. Constantemente, novos modelos e técnicas são criados com esse objetivo. Uma dessas teorias recentemente desenvolvida é a da Criticalidade Auto-Organizada. No Capítulo 2 desta tese, apresentamos uma breve introdução a Criticalidade Auto-Organizada. Tendo a criticalidade auto-organizada como pano de fundo, no Capítulo 3, estudamos a dinâmica Bak-Sneppen (e diversas variantes) e a comparamos com alguns algoritmos de otimização. Apresentamos no Capítulo 4, uma revisão histórica e conceitual das redes complexas. Revisamos alguns importantes modelos tais como: Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, de configuração e Barabási-Albert. No Capítulo 5, estudamos o modelo Barabási-Albert não-linear. Para este modelo, obtivemos uma expressão analítica para a distribuição de conectividades P(k), válida para amplo espectro do espaço de parâmetros. Propusemos também uma forma analítica para o coeficiente de agrupamento, que foi corroborada por nossas simulações numéricas. Verificamos que a rede Barabási-Albert não-linear pode ser assortativa ou desassortativa e que, somente no caso da rede Barabási-Albert linear, ela é não assortativa. No Capítulo 6, utilizando dados coletados do CD-ROM da revista Placar, construímos uma rede bastante peculiar -- a rede do futebol brasileiro. Primeiramente analisamos a rede bipartida formada por jogadores e clubes. Verificamos que a probabilidade de que um jogador tenha participado de M partidas decai exponencialmente com M, ao passo que a probabilidade de que um jogador tenha marcado G gols segue uma lei de potência. A partir da rede bipartida, construímos a rede unipartida de jogadores, que batizamos de rede de jogadores do futebol brasileiro. Nessa rede, determinamos várias grandezas: o comprimento médio do menor caminho e os coeficientes de agrupamento e de assortatividade. A rede de jogadores de futebol brasileiro nos permitiu analisar a evolução temporal dessas grandezas, uma oportunidade rara em se tratando de redes reais. / Models and scientific theories arise from the necessity of the human being to better understand how the world works. Driven by this purpose new models and techniques have been created. For instance, one of these theories recently developed is the Self-Organized Criticality, which is shortly introduced in the Chapter 2 of this thesis. In the framework of the Self-Organized Criticality theory, we investigate the standard Bak-Sneppen dynamics as well some variants of it and compare them with optimization algorithms (Chapter 3). We present a historical and conceptual review of complex networks in the Chapter 4. Some important models like: Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, configuration model and Barabási-Albert are revised. In the Chapter 5, we analyze the nonlinear Barabási-Albert model. For this model, we got an analytical expression for the connectivity distribution P(k), which is valid for a wide range of the space parameters. We also proposed an exact analytical expression for the clustering coefficient which corroborates very well with our numerical simulations. The nonlinear Barabási-Albert network can be assortative or disassortative and only in the particular case of the linear Barabási-Albert model, the network is no assortative. In the Chapter 6, we used collected data from a CD-ROM released by the magazine Placar and constructed a very peculiar network -- the Brazilian soccer network. First, we analyzed the bipartite network formed by players and clubs. We find out that the probability of a footballer has played M matches decays exponentially with M, whereas the probability of a footballer to score G gols follows a power-law. From the bipartite network, we built the unipartite Brazilian soccer players network. For this network, we determined several important quantities: the average shortest path length, the clustering coefficient and the assortative coefficient. We were also able to analise the time evolution of these quantities -- which represents a very rare opportunity in the study of real networks.
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Ensaios em finanças quantitativas: apreçamento de derivativos multidimensionais via processos de Lévy, e topologia e propagação do risco sistêmico / Essays in quantitative finance: multidimensional derivative pricing via Lévy processes, and systemic risk topology na risk propagation

Edson Bastos e Santos 24 March 2010 (has links)
Este estudo contempla dois ensaios em finanças quantitativas, relacionados, respectivamente, a modelos de apreçamento e risco sistêmico. No Capitulo 1, e apresentado uma alternativa para modelar opções multidimensionais, cujas estruturas de ganhos e perdas dependam das trajetórias dos processos dos preços dos ativos objetos. A modelagem sugerida considera os processos de Levy, uma classe de processos estocásticos bastante ampla, que permite a existência de saltos (descontinuidades) no processo dos preços dos ativos financeiros, e tem como caso particular o movimento Browniano. Para escrever a dependência entre os processos, os conceitos estáticos de copulas ordinárias são estendidos para o contexto dos processos de Levy, levando em consideração a medida de Levy, que caracteriza o comportamento dos saltos. São realizados estudos comparativos entre as copulas dinâmicas de Clayton e de Frank, no apreçamento dos contratos derivativos do tipo asiático, utilizando-se processos gama e técnicas de simulação de Monte Carlo. No Capitulo 2, a estrutura e dinâmica interbancária das exposições mutuas entre as instituições financeiras no Brasil e explorada bem como o capital destas reservas, utilizando um conjunto de dados únicos que considera vários períodos entre 2007 e 2008. Para isto e mostrado que a rede de exposições pode ser modelada adequadamente como um gráfico estocástico dirigido de escala - livre (ponderada) seguindo distribuições que apresentam caudas grossas. A relação entre as conexões das instituições financeiras e seu colchão-de-capital também são investigados neste estudo. Finalmente, a estrutura da rede e usada para explorar a extensão de risco sistêmico gerada no sistema individualmente pelas instituições financeiras. / This study comprises two essays in quantitative finance, related, respectively, to models in asset pricing and systemic risk. In Chapter 1, it is presented an alternative to modeling multidimensional options, where the pay-offs depend on the paths of the trajectories of the underlying-asset prices. The proposed technique considers Levy processes, a very ample class of stochastic processes that allows the existence of jumps (discontinuities) in the price process of financial assets, and as a particular case, comprises the Brownian motion. To describe the dependence among Levy processes, extending the static concepts of the ordinary copulas to the Levy processes context, considering the Levy measure, which characterizes the jumps behavior of these processes. A comparison between the Clayton and the Frank dynamic copulas and their impact in asset pricing of Asian type derivatives contracts is studied, considering gamma processes and Monte Carlo simulation procedures. In Chapter 2, the structure and dynamics of interbank exposures in Brazil using a unique data set of all mutual exposures of financial institutions in Brazil is explored, as well as their capital reserves, at various periods in 2007 and 2008. It is shown that the network of exposures can be adequately modeled as a directed scale-free (weighted) graph with heavy-tailed degree and weight distributions. The relation between connectivity of a financial institution and its capital buffer are also investigated in this study. Finally, the network structure is used to explore the extent of systemic risk generated in the system by the individual institutions.
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Statistical inference on random graphs and networks / Inferência estatística para grafos aleatórios e redes

Andressa Cerqueira 28 February 2018 (has links)
In this thesis we study two probabilistic models defined on graphs: the Stochastic Block model and the Exponential Random Graph. Therefore, this thesis is divided in two parts. In the first part, we introduce the Krichevsky-Trofimov estimator for the number of communities in the Stochastic Block Model and prove its eventual almost sure convergence to the underlying number of communities, without assuming a known upper bound on that quantity. In the second part of this thesis we address the perfect simulation problem for the Exponential random graph model. We propose an algorithm based on the Coupling From The Past algorithm using a Glauber dynamics. This algorithm is efficient in the case of monotone models. We prove that this is the case for a subset of the parametric space. We also propose an algorithm based on the Backward and Forward algorithm that can be applied for monotone and non monotone models. We prove the existence of an upper bound for the expected running time of both algorithms. / Nessa tese estudamos dois modelos probabilísticos definidos em grafos: o modelo estocástico por blocos e o modelo de grafos exponenciais. Dessa forma, essa tese está dividida em duas partes. Na primeira parte nós propomos um estimador penalizado baseado na mistura de Krichevsky-Trofimov para o número de comunidades do modelo estocástico por blocos e provamos sua convergência quase certa sem considerar um limitante conhecido para o número de comunidades. Na segunda parte dessa tese nós abordamos o problema de simulação perfeita para o modelo de grafos aleatórios Exponenciais. Nós propomos um algoritmo de simulação perfeita baseado no algoritmo Coupling From the Past usando a dinâmica de Glauber. Esse algoritmo é eficiente apenas no caso em que o modelo é monotóno e nós provamos que esse é o caso para um subconjunto do espaço paramétrico. Nós também propomos um algoritmo de simulação perfeita baseado no algoritmo Backward and Forward que pode ser aplicado à modelos monótonos e não monótonos. Nós provamos a existência de um limitante superior para o número esperado de passos de ambos os algoritmos.

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