Orientadores : Armando Freitas da Rocha, Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-01T18:10:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodella_EdnilsonCesar_M.pdf: 5702239 bytes, checksum: 556fc4968529c5a9aca19efc3453199f (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador: Carlos Alberto Lungarzo / Tese (doutorado)-Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciencias Humanas / Made available in DSpace on 2018-07-13T21:33:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guerzoni_JoseAlexandreDurry_D.pdf: 16832642 bytes, checksum: cf21f16c851f949466f36f0fcbc0dc58 (MD5) Previous issue date: 1989 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed. / Doutorado / Doutor em Lógica e Filosofia da Ciência

Orientador: Marcelo Esteban Coniglio / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciencias Humanas / Made available in DSpace on 2018-08-11T21:55:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Reis_TeofilodeSouza_M.pdf: 733611 bytes, checksum: 0e64d330d9e71079eddd94de91f141c2 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um novo formalismo de decomposição de Lógicas, as Coberturas por Traduções Possíveis, ou simplesmente CTPs. As CTPs constituem uma versão formal das Semânticas de Traduções Possíveis, introduzidas por W. Carnielli em 1990. Mostramos como a adoção de um conceito mais geral de morfismo de assinaturas proposicionais (usando multifunções no lugar de funções) nos permite definir uma categoria Sig?, na qual os conectivos, ao serem traduzidos de uma assinatura para outra, gozam de grande flexibilidade. A partir de Sig?, contruímos a categoria Log? de lógicas tarskianas e morfismos (os quais são funções obtidas a partir de um morfismo de assinaturas, isto é, de uma multifunção). Estudamos algumas características de Sig? e Log?, afim de verificar que estas categorias podem de fato acomodar as construções que pretendemos apresentar. Mostramos como definir em Log? o conjunto de traduções possíveis de uma fórmula, e a partir disto definimos a noção de CTP para uma lógica L. Por fim, exibimos um exemplo concreto de utilização desta nova ferramenta, e discutimos brevemente as possíveis abordagens para uma continuação deste trabalho. / Abstract: We present a general study of a new formalism of decomposition of logics, the Possible- Translations Coverings (in short PTC 's) which constitute a formal version of Possible-Translations Semantics, introduced by W. Carnielli in 1990. We show how the adoption of a more general notion of propositional signatures morphism allows us to define a category Sig?, in which the connectives, when translated from a signature to another one, enjoy of great flexibility. Essentially, Sig? -morphisms will be multifunctions instead of functions. From Sig? we construct the category Log? of tarskian logics and morphisms between them (these .are functions obtained from signature morphisms, that is, from multifunctions) . We show how to define in Log? the set of possible translations of a given formula, and we define the notion of a PTC for a logic L. We analyze some properties of PTC 's and give concrete examples of the above mentioned constructions. We conclude with a discussion of the approaches to be used in a possible continuation of these investigations. / Mestrado / Mestre em Filosofia

Abstração é um processo que consiste em encontrar similaridades em artefatos e omitir detalhes desnecessários em um particular momento. Em geral, tal processo resulta em simplificação, substituindo situações do mundo real complexas e excessivamente detalhadas por modelos compreensíveis que admitem resolução. Na computação, existem estilos de programação que fornecem ao programador uma visão particular sobre a organização e execução de um programa. Cada estilo viabiliza formas de representação e tratamento de abstrações aderentes ao conjunto de conceitos, valores, percepções e práticas compartilhadas por uma comunidade. Em particular, o fenômeno de reescrita de termos viabiliza transformações entre espaços de abstração. Como instância de tal fenômeno, macros constituem um padrão sintático que especifica uma transformação simbólica ou algorítmica sobre uma sequência de símbolos associada. Na ocorrência de uma instância de tal padrão sintático, este é substituído pela aplicação de sua transformação correspondente. Dada a importância da disponibilização de estruturas de representação mais convenientes às necessidades dos usuários, o objetivo principal desta tese é tratar da utilização de sistemas de reescrita como mecanismos de abstração em transformações textuais. Para tal, técnicas de projeto e aspectos de implementação de tais sistemas são apresentados, com enfoque em macros. / Abstraction is a process of finding similarities in artifacts and omitting unnecessary details at a particular moment. In general, such a process results in simplification, replacing complex and overly detailed real-world situations with understandable models that admit resolution. In computing, there are programming styles that give the programmer a particular insight into the organization and execution of a program. Each style enables forms of representation and treatment of abstractions adhering to the set of concepts, values, perceptions and practices shared by a community. In particular, the term rewriting phenomenon enables transformations along spaces of abstraction. As an instance of such a phenomenon, macros constitute a syntactic pattern that specifies a symbolic or algorithmic transformation over an associated symbol sequence. In the occurrence of an instance, the matched syntactic pattern is replaced by the application of its corresponding transformation. Given the importance of making representation structures more convenient to users\' needs, this thesis aims at addressing the use of rewriting systems as abstraction mechanics in textual transformations. To this end, design techniques and implementation aspects of such systems are presented, focusing on macros.

Uma sequência de imagens de satélite climático é processada aplicando-se um conjunto de operações de filtros, no intuito de extrair padrões de comportamento das nuvens. Caracteres são criados a partir deste tratamento e suas transições são investigadas, explorando a possibilidade de justificar suas ocorrências através de linguagens formais e linguagens bidimensionais, definindo suas gramáticas. Com esta contagem de transições, uma análise de sua forma fractal é iniciada e um paralelo com outras contagens estabelecida, como uma forma de estruturar um modelo computacionalmente menos complexo de prever o tempo, ou o comportamento de qualquer entidade dinâmica que possa ser discretizada. Com estas investigações e experiências, foi possível diminuir a quantidade de símbolos utilizados para justificar as formas das nuvens, bem como criar classes de equivalências para representar conjuntos de símbolos que compartilham as mesmas propriedades, diminuindo ainda mais a complexidade da gramática que se espera encontrar. / A sequence of weather satellite images are processed by applying a set of filtering operations in order to extract the behavior patterns of clouds. Characters are created from this treatment and their transitions are investigated by exploring the possibility of justifying their occurrence across formal languages and two-dimensional languages, defining their grammar. With these count transitions an analysis of their fractals starts and counts a parallel with others established as a way to structure a model less computationally complex to predict the weather, or the behavior of any dynamic entity that could be discretized. With these investigations and experiments, it was possible to reduce the number of symbols used to explain the shapes of clouds and create equivalent classes to represent the symbol sets that share the same properties, further reducing the complexity of the grammar expected to be found.

Orientador: Clélia Aparecida Martins / Banca: José Carlos Bruni / Banca: Alberto Marcos Onate / Resumo: Procuramos delimitar o âmbito de interação do humano com a realidade a partir da teoria lingüística expressa no Tractatus Logico-Philosophicus e nas Investigações Filosóficas. A partir da identificação deste âmbito ontológico-lingüístico da ação humana, representadas pela tríade agir/sentir/pensar, demonstraremos como a linguagem representa a realidade a partir da afiguração. Através de contextualizações e aproximações das teorias wittgensteinianas com noções filosóficas tradicionais busca-se demonstrar a inovação do método wittgensteiniano e suas possibilidades de aplicação ao exercício filosófico contemporâneo. / Abstract: We have tried to delimit the ambit of the human's interaction with the reality starting from the linguistic theory expresses in Tractatus Logico-Philosophicus and in the Philosophical Investigations. Starting from the identification of this ontological-linguistic ambit of the human action, represented by the triad to act/to feel/to think, we will demonstrate as the language it represents the reality starting from the representation. Through contextualize and approaches of the Wittgenstein's theories with the traditional philosophical notions, we aim for to demonstrate the innovation of the Wittgenstein's method and your application possibilities to the contemporary philosophical exercise. / Mestre

Um importante componente de um sistema de informação geográfica (SIG), a álgebra de mapas consiste de uma linguagem e uma estruturação algébrica sôbre mapas em geral. Operações e as expressões que as definem, serão tanto mais algébricas quanto mais reflitam as propriedades típicas de álgebras matemáticas conhecidas, tais como a associatividade, a comutatividade e a distributividade, para operações; e a reflexividade, simetria e transitividade para relações. A construção de sentenças que irão descrever métodos de análise e modelagem em SIG. A abordagem mais corrente na implementação de álgebras de mapas consiste de pelo menos três estruturas focadas na natureza local, zonal ou focal dessas operações e relações. Em conseqüencia disso o vocabulário da linguagem resultante apresenta uma certa redundância de conceitos que dificulta a integração plena entre as tres estruturas resultantes. Este trabalho parte da premissa que locais, zonas e vizinhanças, são maneiras particulares de selecionar elementos de conjuntos de locais; e da observação que tais maneiras podem ser descritas por expressões da própria álgebra de mapas, como as usadas para exprimir comparações e operações Booleanas. A partir da introdução de um operador para modelar esse processo de seleção, cada local de interesse de uma área de estudo passa a ser caracterizado por sua interação com locais de algum conjunto, dado sob a forma de uma expressão também. Tais expressões podem explorar ao máximo as propriedades da álgebra proposta, sendo avaliadas sempre que necessário, ora para obter um valor local de um novo mapa, ora para decidir também localmente, sôbre a pertinência ou não de um local a uma região. Isso evita o custo de se criar representações de dados intermediários no processo de modelagem. Desse modo, além da economia de recursos computacionais, conceitos como zona e vizinhança passam a ser decorrências de suas próprias definições como expressões algébricas, e a linguagem, passa a não depender de especializações adicionais para nomes e operadores. Apenas vocabulários já bastante consolidados como os da álgebra dos números, da álgebras relacional e da algebra Booleana, além do jargão usual da estatística e, potencialmente, outras disciplinas, são relevantes para a descrição de modelos. Toda essa flexibilidade se deve à estratégia de implementação usada, fundamentada na teoria dos autômatos, que estabelece maior compromisso formal entre os temas relativos a linguagem e implementação, além de maior afinidade com técnicas de modelagem de aspectos dinâmicos de processos físicos e ambientais, em particular aquelas baseadas em autômatos celulares.

O objetivo deste trabalho é apresentar o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem e mostrar a forte conexão desse modelo com o aprendizado indutivo no limite. Tal modelo é definido com a utilização de um conjunto de transformações sobre autômatos finitos não - determinísticos e a conexão com o aprendizado no limite á estabelecida usando o conceito de mutação composta, onde uma hipótese inicial dá início ao processo de aprendizagem, produzindo, após uma sequência de transformações sofridas por essa primeira hipótese, um modelo final que é o resultado correto do aprendizado. Será apresentada a prova de que um autômato adaptativos de segunda ordem, usado como um aprendiz, pode realizar o processo de aprendizado no limite. O formalismo dos autômatos adaptativos de segunda ordem é desenvolvido sobre o modelo dos autômatos adaptativos de primeira ordem, uma extensão natural do modelo dos autômatos adaptativos clássicos. Embora tenha o mesmo poder computacional, o autômato adaptativo de primeira ordem apresenta uma notação mais simples e rigorosa que o seu antecessor, permitindo derivar novas propriedades. Uma dessas propriedades é justamente sua capacidade de aprendizado. Como consequência, o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem aumenta a expressividade computacional dos dispositivos adaptativos através da sua notação recursiva, e também através do seu potencial para o uso em aplicações de aprendizado de máquina, ilustrados nesta tese. Uma arquitetura de aprendizado de máquina usando os autômatos adaptativos de segunda ordem é proposto e um modelo de identificação no limite, aplicado em processos de inferência para linguagens livre de contexto, é apresentado. / The purpose of this work is to present the second-order adaptive automaton under an transformation automata approach and to show the strong connection of this model with learning in the limit. The connection is established using the adaptive mutations, in which any hypothesis can be used to start a learning process, and produces a correct final model following a step-by-step transformation of that hypothesis by a second-order adaptive automaton. Second-order adaptive automaton learner will be proved to acts as a learning in the limit. The presented formalism is developed over the first-order adaptive automaton, a natural and unified extension of the classical adaptive automaton. First-order adaptive automaton is a new and better representation for the adaptive finite automaton and to also show that both formulations the original and the newly created have the same computational power. Afterwards both formulations show to be equivalent in representation and in computational power, but the new one has a highly simplified notation. The use of the new formulation actually allows simpler theorem proofs and generalizations, as can be verified in this work. As results, the second-order adaptive automaton enhances the computational expressiveness of adaptive automaton through its recursive notation, and also its skills for the use in machine learning applications were illustrated here. An architecture of machine learning to use the adaptive technology is proposed and the model of identification in limit applied in inference processes for free-context languages.

O objetivo deste trabalho é apresentar o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem e mostrar a forte conexão desse modelo com o aprendizado indutivo no limite. Tal modelo é definido com a utilização de um conjunto de transformações sobre autômatos finitos não - determinísticos e a conexão com o aprendizado no limite á estabelecida usando o conceito de mutação composta, onde uma hipótese inicial dá início ao processo de aprendizagem, produzindo, após uma sequência de transformações sofridas por essa primeira hipótese, um modelo final que é o resultado correto do aprendizado. Será apresentada a prova de que um autômato adaptativos de segunda ordem, usado como um aprendiz, pode realizar o processo de aprendizado no limite. O formalismo dos autômatos adaptativos de segunda ordem é desenvolvido sobre o modelo dos autômatos adaptativos de primeira ordem, uma extensão natural do modelo dos autômatos adaptativos clássicos. Embora tenha o mesmo poder computacional, o autômato adaptativo de primeira ordem apresenta uma notação mais simples e rigorosa que o seu antecessor, permitindo derivar novas propriedades. Uma dessas propriedades é justamente sua capacidade de aprendizado. Como consequência, o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem aumenta a expressividade computacional dos dispositivos adaptativos através da sua notação recursiva, e também através do seu potencial para o uso em aplicações de aprendizado de máquina, ilustrados nesta tese. Uma arquitetura de aprendizado de máquina usando os autômatos adaptativos de segunda ordem é proposto e um modelo de identificação no limite, aplicado em processos de inferência para linguagens livre de contexto, é apresentado. / The purpose of this work is to present the second-order adaptive automaton under an transformation automata approach and to show the strong connection of this model with learning in the limit. The connection is established using the adaptive mutations, in which any hypothesis can be used to start a learning process, and produces a correct final model following a step-by-step transformation of that hypothesis by a second-order adaptive automaton. Second-order adaptive automaton learner will be proved to acts as a learning in the limit. The presented formalism is developed over the first-order adaptive automaton, a natural and unified extension of the classical adaptive automaton. First-order adaptive automaton is a new and better representation for the adaptive finite automaton and to also show that both formulations the original and the newly created have the same computational power. Afterwards both formulations show to be equivalent in representation and in computational power, but the new one has a highly simplified notation. The use of the new formulation actually allows simpler theorem proofs and generalizations, as can be verified in this work. As results, the second-order adaptive automaton enhances the computational expressiveness of adaptive automaton through its recursive notation, and also its skills for the use in machine learning applications were illustrated here. An architecture of machine learning to use the adaptive technology is proposed and the model of identification in limit applied in inference processes for free-context languages.

Uma sequência de imagens de satélite climático é processada aplicando-se um conjunto de operações de filtros, no intuito de extrair padrões de comportamento das nuvens. Caracteres são criados a partir deste tratamento e suas transições são investigadas, explorando a possibilidade de justificar suas ocorrências através de linguagens formais e linguagens bidimensionais, definindo suas gramáticas. Com esta contagem de transições, uma análise de sua forma fractal é iniciada e um paralelo com outras contagens estabelecida, como uma forma de estruturar um modelo computacionalmente menos complexo de prever o tempo, ou o comportamento de qualquer entidade dinâmica que possa ser discretizada. Com estas investigações e experiências, foi possível diminuir a quantidade de símbolos utilizados para justificar as formas das nuvens, bem como criar classes de equivalências para representar conjuntos de símbolos que compartilham as mesmas propriedades, diminuindo ainda mais a complexidade da gramática que se espera encontrar. / A sequence of weather satellite images are processed by applying a set of filtering operations in order to extract the behavior patterns of clouds. Characters are created from this treatment and their transitions are investigated by exploring the possibility of justifying their occurrence across formal languages and two-dimensional languages, defining their grammar. With these count transitions an analysis of their fractals starts and counts a parallel with others established as a way to structure a model less computationally complex to predict the weather, or the behavior of any dynamic entity that could be discretized. With these investigations and experiments, it was possible to reduce the number of symbols used to explain the shapes of clouds and create equivalent classes to represent the symbol sets that share the same properties, further reducing the complexity of the grammar expected to be found.