Submitted by FERNANDO GASPAROTTO DA SILVA null (fernando.gaspt@hotmail.com) on 2017-09-13T20:17:28Z No. of bitstreams: 1 Gasparotto da Silva, F. - Estrutura e estabilidade de módulos de persistência.pdf: 1909578 bytes, checksum: 4ee1ae3d4306638fe4afbf721614e688 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-09-15T13:38:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_fg_me_sjrp.pdf: 1909578 bytes, checksum: 4ee1ae3d4306638fe4afbf721614e688 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T13:38:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_fg_me_sjrp.pdf: 1909578 bytes, checksum: 4ee1ae3d4306638fe4afbf721614e688 (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O intuito deste trabalho é de integrar os aspectos aplicado e teórico da Homologia Persistente, uma ferramenta popular da Topological Data Analysis (TDA). Para isso, são apresentados e demonstrados os resultados fundamentais da teoria embasada na topologia algébrica que permitem o desenvolvimento de algoritmos e paradigmas computacionais para obter diagramas de persistência. Dessa forma, iniciaremos explorando como decodificar as informações contidas em um módulo de persistência, entendendo os conceitos de multiconjuntos, módulos de persistência e cálculos Quiver. Em seguida, o caminho contrário será explorado, onde os dados são codificados em diagramas de persistência a fim de extrair suas características topológicas, aprofundando os conceitos de funções de Morse, Homologia Persistente, diagramas de persistência, dualidade e simetria, bem como estabilidade. Por último, encerramos demonstrando duas possíveis aplicações da teoria no âmbito computacional no campo da Biologia. / The goal of this work is to integrate applied and theoretical aspects of Persistence Homology, a popular tool in Topological Data Analysis (TDA). For this, we present and prove fundamental theoretical results based on algebraic topology, which allow us to develop algorithms and computational paradigms to obtain persistence diagrams. In this way, we start exploring how to decode the information contained in a persistence module, understanding the concepts of multiset, persistence modules and Quiver alculations. Then, the opposite path will be explored, where the data are encoded in persistence diagrams in order to extract their topological characteristics, going deep into the concepts of Morse functions, persistent homology, persistence diagrams, duality and symmetry, as well as stability. Finally, we conclude with two possible applications, one from computational theory, and the second one in the field of biology. / CNPq: 135622/2015-8