O objetivo desta dissertação foi a implementação de uma plataforma de otimização por Programação Genética (PG) com o intuito de estudar e caracterizar as propriedades estatísticas de uma grande classe de problemas. Esta implementação foi feita através de programas escritos em LISP, executados num {\\it cluster} de computadores com o sistema operacional Linux. A plataforma foi usada para estudar uma versão do {\\it Jogo da Minoria} (JM) onde seus jogadores utilizam redes neurais para a realização de suas escolhas. Os jogadores foram divididos em dois grupos distintos. O primeiro formado por jogadores que apresentam estratégias estáticas e portanto não adquirem aprendizado. O segundo grupo é formado por jogadores que utilizam um algoritmo de aprendizado para alterar suas estratégias de identificação da minoria. Mostramos que, em determinadas condições, estes jogadores adaptativos conseguem identificar padrões nas escolhas dos jogadores não-adaptativos e assim optam pela decisão da minoria. Porém a eficiência nesta identificação depende do algoritmo de aprendizado utilizado. O algoritmo de aprendizado gerado pela PG se apresentou mais eficiente que outros algoritmos analisados, como, por exemplo, o algoritmo hebbiano. Esta eficiência é caracterizada por uma emergência espontânea de coordenação entre estes jogadores e que lhes proporcionam um melhor desempenho médio por jogador. / The aim of this work is to describe an optimization platform through Genetic Programming in order to study and characterize the statistical property of a wide class of problems. This implementation was written in LISP and executed in a cluster of computers running the Linux operational system. The platform was used to study a version of the Minority Game where the players used neural networks to make their choices. The players were divided into two distinct groups. The first group was made up of players that had quenched strategies and therefore could not learn. The second group had players that used learning algorithms to change their strategies for minority identification. We showed that, under some conditions, the adaptatives players are able to identify patterns in the choices of the non-adaptatives players and can thus benefit by choosing the minority decision. The efficiency in this identification depends on the learning algorithm. The algorithm generated by Genetic Programming is more efficiency than the others algorithms analysed such as hebbian perceptron learning. This efficiency is characterized by a spontaneous emergence of coordination between this players, which permits earning higher scores than average.

Orientador: Eduardo Garibaldi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T22:00:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_JoaoTiagoAssuncao_M.pdf: 1424859 bytes, checksum: 6679c0458ae1350513c30bdc7ea2e699 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Exibir os estados de Gibbs e os estados de equilíbrios para certos sistemas de spins sobre reticulados é um problema de grande interesse para mecânica estatística. Com este intuito, apresentamos para o caso unidimensional dois formalismos existentes para tais sistemas: o formalismo DLR (enfoque mecânico-estatístico) e o formalismo SRB (enfoque dinamicista). Apesar das particularidades próprias aos contextos nos quais cada um dos formalismos se aplica, investigam-se aqui as relações existentes entre estes através da energia livre de Gibbs e da pressão topológica. Discute-se também o comportamento assintótico dos estados de Gibbs/equilíbrio quando levados ao congelamento do sistema. Tal fenômeno nos conduz ao estudo dos estados maximizantes via teoria de otimização ergódica. Ao fim, comparam-se algumas ideias da álgebra max/min-plus e o conceito de subação, as quais serão fundamentais para análise do comportamento assintótico da pressão topológica / Abstract: To exhibit Gibbs states and equilibrium states for certain kind of lattice spin systems is a problem with great interest for statistical mechanics. To that end, we introduce two existing formalisms for one-dimensional systems: DLR formalism (statistical-mechanical approach) and SRB formalism (dynamical-systems approach). In spite of their distinct applications, we analyse the relation between them through the notions of Gibbs free energy and topological pressure. We discuss also the asymptotic behaviour of Gibbs/equilibrium states when the system is frozen. This phenomenon leads us to the study of maximizing states in the context of ergodic optimization. Finally, we compare some ideas of max/min-plus algebra and the notion of sub-action, which will be essential to investigate the asymptotic behaviour of the topological pressure / Mestrado / Matematica / Mestre em Matemática

Em meados de 1990, o cientista político Robert Axelrod propôs um modelo, baseado em agentes, de disseminação cultural, em que os agentes interagem localmente de acordo com os princípios da homofilia e influência social, visando responder à pergunta: \"Se as pessoas interagem umas com as outras e, através da interação, tornam-se mais semelhantes, por que existem diferenças culturais em nossa sociedade?\". Cada agente é considerado um elemento de uma matriz (um sítio em uma rede) e é modelado por uma lista de F características culturais, cada qual assumindo q estados possíveis. Essa lista é a identidade cultural do agente. As identidades culturais iniciais de cada agente são definidas de modo aleatório com igual probabilidade para as qF identidades diferentes. Em cada vez, escolhemos um agente ao acaso (o agente alvo), assim como um de seus vizinhos. Esses dois agentes interagem com uma probabilidade igual a sua semelhança cultural, definida como a fração de características idênticas nas suas listas culturais. Quanto mais semelhantes forem, maior a probabilidade de sua interação - este é o princípio da homofilia. Uma interação consiste em selecionar aleatoriamente uma das características distintas, fazendo o estado da característica escolhida do agente alvo igual ao estado correspondente do seu vizinho - este é o princípio da influência social. Esse procedimento é repetido até que o sistema fique congelado numa configuração absorvente. Observamos configurações monoculturais absorventes, em que todos os agentes têm a mesma identidade cultural, e configurações multiculturais, em que existem diferentes domínios culturais na rede. Contudo, no modelo unidimensional com F = q = 2, simulações de Monte Carlo mostram convergência para as configurações monoculturais em cerca de 30% das escolhas das condições iniciais, enquanto os resultados analíticos exatos indicam que a convergência monocultural deve acontecer sempre. Nessa dissertação, estudamos o modelo de Axelrod unidimensional com F = q = 2, usando simulações de Monte Carlo. Mostramos que a discrepância entre as simulações e os resultados exatos acontece devido à não-comutação do limite termodinâmico, em que o tamanho da rede tende para o infinito, e o limite de tempo assintótico, em que o tempo de simulação vai para infinito. Nossos resultados oferecem uma melhor compreensão do modelo de Axelrod unidimensional e promovem a importância do acordo entre teoria e simulações na ciência. / In the mid 1990s, the political scientist Robert Axelrod proposed an agent based-model of cultural dissemination, in which agents interact locally according to the principles of homophily and social influence, aiming at answering the question: \"If people interact with each other and, through the interaction, become more similar, why are there cultural differences in our society?\". Each agent is considered as an element of an array (a site in a lattice) and is modeled by a list of F cultural features, each of which assuming q possible states. This list is the cultural identity of the agent. The initial cultural identities of each agent are set randomly with equal probability for the qF different identities. At each time we pick an agent at random (the target agent) as well as one of its neighbors. These two agents interact with probability equal to their cultural similarity, defined as the fraction of identical features in their cultural lists. The more similar they are, the greater the likelihood of their interaction - this is the homophily principle. An interaction consists of selecting at random one of the distinct features, and making the state of the selected feature of the target agent equal to the corresponding state of its neighbor - this is the social influence principle. This procedure is repeated until the system is frozen into an absorbing configuration. We observe monocultural absorbing configurations, in which all agents have the same cultural identity, and multicultural configurations, in which there are different cultural domains in the lattice. In the one-dimensional model with F = q = 2, however, Monte Carlo simulations show convergence to the monocultural configurations in about 30% of the choices of the initial conditions, while the exact analytical results indicate that the monocultural convergence should always happen. In this thesis, we study the one-dimensional Axelrod model for F = q = 2 using Monte Carlo simulations. We show that the discrepancy between the simulations and the exact results is due to the non-commutation of the thermodynamic limit, in which the chain size goes to infinity, and the time-asymptotic limit, in which the simulation time goes to infinity. Our results offer a better understanding of the one-dimensional Axelrod model and promote the importance of the agreement between theory and simulations in science.

Neste trabalho investigamos o aprendizado supervisionado on-line, com ênfase nas habilidades de generalização, de redes neurais feedforward. O estudo de algoritmos de aprendizagem ótimos, no sentido da generalização, é estendido para duas diferentes classes de arquiteturas: a máquina paridade com estrutura de árvore e K unidades escondidas, e o perceptron reversed wedge, uma máquina de uma camada com função de transferência não monotônica. O papel do ruído é de fundamental importância na teoria de aprendizagem. Neste trabalho estudamos os processos com ruído que podem ser parametrizados por uma única quantidade, o nível de ruído. No caso da máquina paridade analisamos o aprendizado na presença de ruído multiplicativo (na saída). O algoritmo ótimo é muito superior aos algoritmos de aprendizagem até então apresentados, como o algoritmo de mínima ação (LAA), como podemos ver, por exemplo, através do comportamento do erro de generalização que decai após a apresentação de p exemplos, com l/p ao invés de l/\'p POT. 1/3\' como no caso do LAA. Além deste fato, observa-se que não existe um nível de ruído crítico a partir do qual a rede não é capaz de generalizar, como ocorre no LAA. Além do ruído multiplicativo, no caso do perceptron reversed wedge consideramos também o ruído aditivo. Analisamos a função de modulação fornecida pelo algoritmo ótimo e as curvas de aprendizagem. A aprendizagem ótima requer o uso de parâmetros que usualmente não estão disponíveis. Neste caso estudamos a influência da utilização de uma estimativa do nível de ruído sobre as curvas de aprendizado. Estes resultados são apresentados na forma do que chamamos de diagrama de robustez, no espaço de nível de ruído real versus nível de ruído estimado. As linhas de transição deste diagrama definem regiões com comportamentos dinâmicos diferentes. Entre as propriedades mais interessantes encontradas, destacamos a universalidade do diagrama de robustez para ruído multiplicativo, uma vez que é exatamente o mesmo para a máquina paridade e comitê com estrutura de árvore, e para o perceptron reversed-wedge. Entretanto, esta universalidade não se estende para o caso de ruído aditivo, uma vez que, neste caso, os diagramas dependem da arquitetura em questão. / In this work online supervised learning is investigated with emphasis on the generalization abilities of feedforward neural networks. The study of optimal learning algorithms, in the sense of generalization, is extended to two different classes of architectures; the tree parity machine (PM) with K hidden units and the reverse wedge perceptron (RWP), a single layer machine with a non monotonic transfer function. The role of noise is of fundamental importance in learning theory, and we study noise processes which can be parametrized by a single quantity, the noise level. For the PM we analize learning in the presence of multiplicative or output noise. The optimal algorithm is far superior than previous learning algorithms, such as the Least Action Algorithm (LAA), since for example, the generalization error\'s decay is proportional to l /p instead of l/\'p POT. 1/3\' for the LAA, after p examples have been used for training. Furthermore there is no critical noise level, beyond which no generalization ability is attainable, as is the case for the LAA. For the RW perceptron in addition to multiplicative noise we also consider additive noise. The optimal algorithm modulation function and the learning curves are analized. Optimal learning requires using certain usually unavailable parameters. In this case, we study the influence that misevaluation of the noise levels has on the learning curves. The results are presented in terms of what we have called Robustness Phase Diagrams (RPD), in a space of real noise level against assumed noise level. The RPD boundary lines separate between different dynamical behaviours. Among the most interesting properties, we have found the universality of the RPD for multiplicative noise, since it is exactly the same for the PM, RWP and the tree committee machine. However this universality does not hold for the additive noise case, since RPD\'s are shown to be architecture dependent.

Moral e ideologia política estão intrinsecamente relacionados com aprendizado, tipos de personalidade e estratégias cognitivas de indivíduos. Usando um modelo de agentes Bayesianos adaptativos e interagentes tentaremos responder como características do aprendizado moral na infância e adolescência estão relacionadas à ideologia, traços de personalidade e estratégias cognitivas. Assumimos que o aprendizado moral do agente pode ser dividido em duas fases. A primeira fase é uma mímica do aprendizado de pessoas na infância e adolescência. Nessa fase, o modelo se assemelha ao aprendizado Bayesiano supervisionado, onde a estratégia para lidar com novas informações muda com a quantidade de informação recebida. Posteriormente, na segunda fase, agentes com estratégias cognitivas fixas discutem assuntos públicos, com conteúdo moral, e mudam suas opiniões com a motivação de diminuir o custo psicológico de discordância com seus parceiros sociais. Comparando as assinaturas estatísticas das opiniões dos agentes na segunda fase com assinaturas similares obtidas através do Questionário dos Fundamentos Morais, concluímos que nosso modelo apresenta diversas caraterísticas que tem respaldo experimental. Por exemplo, a quantidade de informação moral julgada na primeira fase está positivamente correlacionada com o liberalismo. Além disso, agentes que são estatisticamente identificados como liberais se adaptam mais rapidamente a mudanças na sociedade. Também constatamos que com o aumento do parâmetro de nosso modelo denominado pressão social, agentes estatisticamente identificados com pessoas liberais passam a ter perfis estatísticos mais parecidos com os de pessoas conservadores. Os métodos usados neste estudo, simuações de Monte Carlo, aproximação de campo médio, são típicos da Mecânica Estatistica. / Moral and political ideology are intrinsically related with learning processes, personality traits and individual cognitive strategies. Using an adaptive interacting Bayesian agent model we try to understand how characteristics of childhood and adolescent moral learning are related with ideology, personality traits, and cognitive strategies. We assume that the agents moral learning can be divided in two phases. The first phase is a mimic of the learning processes of individuals in childhood and adolescence, in this phase, the model resembles the Bayesian supervised learning, where the strategy to deal with new information changes with the total amount of received information. Later, in the second phase, agents with frozen cognitive strategies discuss public issues, with moral content, and change its opinion motivated to decrease the psychological cost of disagreement with its social partners. Comparing the statistical signatures of agents opinions in the second phase with similar signatures obtained from data of the Moral Foundations Theory Questionnaire, we conclude that our model presents several features that have experimental support. For example, the amount of moral information acquired in the first phase is positively correlated with liberalism. Moreover, agents which are statistically identified as liberal adapt more quickly to changes in society. We also found that with increase of the social pressure parameter, agents statistically identified as liberals will have statistical profiles more similar with conservatives. The methods used in this study, Monte Carlo simulations, mean field approximation, are typical of Statistical Mechanics.

O estudo de sistemas sociais sempre foi visto como fora do escopo da física. No entanto, nos últimos anos, com o desenvolvimento da mecânica estatística e da aprendizagem de máquinas, em conjunto com recentes avanços na neurociência, tornou-se possível a criação de diversos modelos no intuito de estudar quantitativamente grandezas antes consideradas majoritariamente qualitativas. Dentre os problemas considerados está a moralidade, bem como suas consequências para as dinâmicas de opinião. Mais especificamente, considera-se relevante estudar como se dá a mudança de opiniões dentro de uma sociedade, bem como estratégias para convencer uma população a alterar sua direção moral. Utilizando um modelo baseado em agentes, na qual cada agente é representado por um vetor moral e utiliza uma estratégia de aprendizagem ótima para o cenário professor/aluno, estudamos a influência de duas estratégias de convencimento no comportamento macroscópico de nossa sociedade modelo. Tomando como base a aprendizagem sequencial sem a presença de ruído, e o fato de que seleção de exemplos na borda da dúvida gera um decaimento exponencial do erro de generalização em redes neurais artificiais, estudamos o efeito desta técnica como estratégia de convencimento populacional, assim como a comparação de sua eficácia com a estratégia padrão, na qual os exemplos são selecionados uniformemente. / The study of social systems was always seen as out of scope for the physical sciences. However, in the last years, with the rapid development of statistical mechanics and machine learning, along with recent advances in the field of neuroscience, it became possible to create a wide range of models with the objective to investigate quantitatively aspects of sociology that were mainly considered as qualitative features. Within the considered problems lies the issue of morality, as well as it\'s consequences to opinion dynamics. More specifically, it is considered relevant to understand how the opinion change dynamics undergoes inside a society, as well as strategies to convince a population to alter it\'s moral direction. Using an agent based model, in which each agent is represented by a moral vector and has an optimally performing algorithm in the professor/student scenario, we study the influence of two different convincement strategies on the macroscopic behaviour of our model society. In the online learning framework, without any noise, it is known that examples distributed perpendicular to the student achieve a exponential decay in it\'s generalization error. Therefore, we study the effect of this technique as a population convincement strategy, along with it\'s efficiency compared to the standard strategy, in which examples are selected uniformly.

Apresentamos neste trabalho uma série de estudos sobre os efeitos de perturbações geométricas em alguns modelos da física estatística com transições de fase contínuas, Essas perturbações são causadas por distribuições aleatórias ou aperiódicas (e determinísticas) de campos ou de acoplamentos microscópicos ao longo das redes em que os modelos são definidos. No caso de sistemas aperiódicos sem desordem, mostramos uma grande quantidade de exemplos das possíveis alterações induzidas no comportamento crítico de modelos de Ising, Potts e um modelo para polímeros em interação. Empregamos técnicas não-perturbativas de grupo de renormalização no espaço real (matrizes de transferência para estudar a termodinâmica desses sistemas na região crítica ou tricrítica. Concluímos que, ainda que distribuições aperiódicas de constantes de acoplamento muitas vezes alterem sensivelmente os expoentes críticos associados às transições de fases, classificações universais ainda são possíveis. As classes de universalidade ligadas aos diferentes modelos e às várias maneiras de perturbá-los aperiodicamente estão associadas n inesperadas estruturas atratoras que surgem no espaço hamiltoniano de parâmetros, descritas em detalhe. No caso de modelos em presença de perturbações aleatórias à simetria translacional, argumentamos que alguns tipos de classificações universais também devem ser possíveis, primeiramente por causa de urna certa analogia com os sistemas aperiódicos anteriores, e também porque eles parecem sempre estar associados a formas de dinâmica complexa (corno a que se observa em sistemas vítreos não-desordenados). Comentamos brevemente sobre esta última conexão, e apresentamos urna análise ele um modelo desordenado muito simples, que tem a termodinâmica inteiramente calculável, e pode esconder alguma assinatura dessa dinâmica complexa. Finalmente. discutimos os rudimentos da chamada técnica de Martin-Siggia-Rose (MSR), que pode ser empregada para estudos avançados de sistemas com evoluções do tipo Langevin, e que permitiu o início da compreensão, já há algumas décadas, da possível universalidade da dinâmica complexa de sistemas desordenados. / We present in this work a series of studies on the effects of geometrical perturbations on statistical-physics models with continuous phase transitions. These perturbations are generated by random or aperiodic (deterministic) distributions of fields or microscopic couplings, along the lattices on which the models are defined. In case of non-disordered aperiodic systems, we s: show a wealth of examples of the changes that may be brought about on the critical behavior of Ising, Potts and interacting-polymer models. We employ non-perturbative real-space renormalization group techniques, as well as transfer-matrix methods to study the thermodynamics of such systems in the neighborhood of critical and tricritical points. Our conclusion is that although critical exponents may change appreciably in the presence of aperiodic distributions of couplings, universal classifications are nevertheless still workable. The universality classes associated to different models and the distinct ways of implementing aperiodicity are connected to unexpected attractors in Hamiltonian parameter space, which are thoroughly described. In case of random perturbations that break translational symmetry we argue that some universal classifications should still be possible. First, because these systems are in a sense analogous to the former aperiodic ones, and also because they always seem to be associated with some form of complex dynamics (as the dynamics of vitreous, non-random materials). We make some brief comments on this connection, and present a study of a very simpIe disordered model, whose thermodynamics is completely solvable, and which may hide some signatures of complex dynamics. Finally, we discuss the first steps of the so-called Martin-Siggia-Rose (MSR) method, which may be employed in advanced studies of systems undergoing Langevin-type evolutions, and which was responsible, some decades ago, for a first glimpse into the possible universality of complex dynamical behavior of disordered systems.

Onde há luz suficiente ,os estômatos, pequenos poros localizados na superfície das folhas, com abertura regulável, tendem a abrir . Isto permite a absorção de C02 (e, portanto, a fotossíntese) , e a evaporação de água, que não pode, porém, ser excessiva. As plantas conseguem ajustar a sua abertura dos estômatos, otimizando a absorção de C02 e adequando-se, ao mesmo tempo, à disponibilidade de água no ambiente. Recentemente, inúmeras experiências mostraram que, ao contrário do que se supunha, a abertura de um estômato parece depender da interação deste com seus estômatos vizinhos. Sob estresse hídrico, o movimento de abrir e fechar, dos estômatos de uma região da folha, freqüentemente se sincroniza, formando padrões espaço-temporais persistentes. Este trabalho teve como objetivo o estudo da dinâmica desses padrões. Reproduzimos, num primeiro momento deste estudo, um modelo proposto por Haefner e colaboradores, para entender melhor o problema. Este modelo , no entanto, demonstrou ser ineficiente sob vários aspectos, ao contrário do que observam os autores. Novos modelos foram então propostos, com resultaados mais próximos aos observados nos experimentosque apresentam melhor concordância com os experimentos. Em particular, destacamos o Modelo de Veias Aleatórias com Histerese, que utiliza a hipótese da existência de um retardo e uma histerese no mecanismo de abertura e fechamento dos estômatos, com resultados que reproduzem a diversidade de comportamento da dinâmica estomática observada experimentalmente. / When there is enough light, stomata - variable aperture pores distributed on plant´s leaves - tend to open. This mechanism allows the absorption of C02 (and so the reaction of photosynthesis) as well as the evaporation of water. The plant can adjust its stomatal aperture over time, in order to maximize C02 uptake with an water loss compatible with environmental conditions. Recently, many experiments have shown that the aperture of a single stomata depends on its interaction with the neighbors in an emergent complex behavior. Under water stress the opening and closing of stomata aperture often becomes synchronized in spatially extended patches, with a rich dynamical behavior. In this work we have studied this phenomena. We first reproduce a model proposed by Haefner and collaborators, in an attempt to better understand this phenomena. The model, however, has been unable to generate patches or an oscillatory behavior in the steady state, as claimed by th authors. We proposed then new models, that show better agreement with experiments. In a particular, the model called by us Randon Vein Model with Hysteresis was able to reproduce most of the behaviors observed in real leaves, including the formation of patches and an non-regular oscillations in the steady state.

A modelagem estocástica sociocultural introduzida por Robert Axelrod é tradicionalmente referida à manutenção das diferenças, pois gera o efeito contra-intuitivo do aparecimento de heterogeneidades ao ser atingido o estado de equilíbrio, apesar de sua interação fundamental homogenizar os interagentes. Devido à sua simplicidade, inúmeras releituras do Modelo de Axelrod foram propostas, como também adendos e pequenas modificações. Um campo externo constante homogenizador, interpretado como a mídia, é um exemplo de uma possível alterações no modelo. Já um exemplo de releitura vem com a alteração funcional da interação bipolar do modelo de Axelrod por uma assimilação cultural, usando o mecanismo de Viés de Frequência. Nesta dissertação analisaremos as simulações propostas por Axelrod, sem e com a mídia externa. Para simularmos a mídia externa usaremos o artifício de adicionar um um vizinho fictício à cada elemento da rede. Além disso, analisaremos o mecanismo de assimilação via Viés de Frequência, mostrando sua relação com o modelo do voto da Maioria da Mecânica Estatística. / The sociocultural stochastic modeling introduced by Robert Axelrod is traditionally referred to as the maintenance of cultural diversity. Since it generates the appearance of heterogeneities on a steady state, even the primordial interaction tends to gauge the interactors. Due to its simplicity, numerous interpretations of this model were studied, as well as additions and minor modifications. One example of a possible change in the model can be a constant external field, interpreted as the media. Another example of a reinterpretation could be changing the Axelrod Model bipolar interaction by a cultural assimilation, using the mechanism of frequency bias. This dissertation aims to study the Axelrod simulation with and without the external media. In order to simulate the external media we will add a virtual neighbor to all elements. Furthermore, we analyze the mechanism of assimilation via Bias frequency, showing its relationship with the model of majority voting in Statistical Mechanics.

The interaction between two proteins into salt aqueous solutions is investigated throughout this thesis. Experiments, modeling and molecular simulations were carried out to get a better understanding of the phenomenon. Bovine serum albumin was used as a model protein. An analytical expression for the structure factor for globular proteins in aqueous solution is presented in this work. This expression was obtained considering an intermolecular potential given by the sum of a hard core, a van der Waals attractive and a screened Coulomb contribution. Experimental data of Small Angle X-Ray Scattering for bovine serum albumin in aqueous solutions containing sodium salts at different protein concentrations and pH values are also presented. The expression developed for the structure factor describes accurately these experimental data provided a dependence of the attractive parameter on protein concentration is established. An expression for the osmotic pressure was derived from the structure factor. With attractive parameters adjusted from X-ray scattering data, the osmotic pressure of bovine serum albumin aqueous solutions could be predicted with very good agreement with experimental data. A derivation of the thermodynamic potentials, such as the chemical potential, using the new osmotic equation of state is presented. Applying the phase equilibrium criterion, the fluid-fluid phase equilibrium for bovine serum albumin in salt aqueous solution was calculated. Although such separation was not experimentally observed at the isoelectric point, it was indeed experimentally observed for a pH value below the isoelectric point. The predictions seem to be valuable to discuss how ion specificity affects the phase diagram of proteins. To apply molecular dynamic techniques to simulate how proteins interact to each other in salt aqueous solutions, two new coarse-grained force fields are proposed. The first one, meant for sodium sulfate aqueous solution, avoids the unphysical association observed for non-polarizable atomistic force fields; and allows the prediction of thermodynamic and dynamic properties. The second one, meant for bovine serum albumin in aqueous solution, is used as a new strategy to evaluate the scattering form factor of proteins as a low resolution technique for protein structure prediction. / Nesta tese apresenta-se uma investigação sobre a interação entre duas proteínas em soluções aquosas salinas. Experimentos, modelagem e simulações moleculares foram realizadas para conseguir um melhor entendimento do fenômeno. Albumina de soro bovina foi usada como proteína modelo. Uma expressão para o fator de estrutura de proteínas globulares em solução aquosa é apresentada neste trabalho. Esta expressão foi obtida considerando-se um potencial intermolecular dado pela soma de um núcleo duro, uma contribuição atrativa tipo vander Waals e uma contribuição de potencial coulômbico blindado. Dados experimentais de espalhamento de raios-X a baixos ângulos para a albumina de soro bovino em soluções aquosas contendo sais de sódio com diferentes concentrações de proteína e valores de pH também são apresentados. A expressão desenvolvida para o fator de estrutura descreve com precisão estes dados experimentais, desde que uma dependência entre o parâmetro atrativo com a concentração de proteína seja estabelecida. Uma expressão para a pressão osmótica foi derivada do fator de estrutura. Com parâmetros atrativos ajustados aos dados de espalhamento de raios-X, a pressão osmótica da albumina de soro bovino em solução aquosa pôde ser predita com grande correlação com os dados experimentais. Uma derivação dos potenciais termodinâmicos usando a nova equação osmótica de estado é apresentada. Aplicando o critério de equilíbrio de fases, foi possível calcular o equilíbrio fluido-fluido para a albumina de soro bovino em solução aquosa. Embora tal separação não tenha sido observada experimentalmente em um pH igual ao ponto isoelétrico, ela foi de fato observada experimentalmente para um valor de pH menor do que o ponto isoelétrico. As predições parecem ser valiosas para discutir como a especificidade iônica afeta o diagrama de fases de proteínas. De modo a avaliar como proteínas interagem umas com as outras usando técnicas de dinâmica molecular, dois novos campos de força coarse-grained são propostos. O primeiro, para o sulfato de sódio em solução aquosa, evita a associação não-física que é observada para campos de força atomísticos não-polarizáveis. Este modelo é capaz de prever propriedades dinâmicas e termodinâmicas. O segundo, para a albumina de soro bovino em solução aquosa, é usado como uma nova estratégia para avaliar o fator de forma de espalhamento de proteínas como uma ferramenta de baixa resolução na predição de estruturas proteicas.