Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-graduação em Física, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T14:42:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 286975.pdf: 1093886 bytes, checksum: 05e4860e403592e905912422db8046ad (MD5) / Nesta Tese estudamos o efeito do acoplamento dipolar nas propriedades magnéticas de dois tipos de sistemas. O primeiro deles consiste de duas pequenas partículas cujos spins estão acoplados ferromagneticamente. Cada partícula é descrita por uma estrutura bidimensional finita de spins interagindo através da hamiltoniana de Ising, ou por uma rede finita em duas ou três dimensões de spins interagindo através da hamiltoniana de Heisenberg com spins clássicos. Em ambas as situações temos um spin central rodeado por um número variável de camadas magnéticas. O acoplamento entre spins dentro de cada partícula é ferromagnético, e consideramos uma interação dipolar apenas entre as partículas. Nós investigamos o sistema bidimensional de spins de Ising através da aproximação de campo médio e simulações de Monte Carlo. A interação dipolar é calculada de duas maneiras diferentes. Em uma delas, assumimos que a interação dipolar ocorra entre momentos magnéticos efetivos localizados nos centros das partículas, e na outra, computamos diretamente as interações entre todos os pares de spins, um em cada partícula. Mostramos que a diferença entre os valores da energia dipolar calculada pelos dois métodos é descrita por uma lei de potência do tipo d5, onde d é a distância entre os centros das partículas. Calculamos a magnetização e a susceptibilidade em função da temperatura, do número de camadas e da distância entre os centros de partículas. Mostramos que a temperatura crítica aumenta com o número de spins em cada partícula, e isso é mais notável nos cálculos realizados através da aproximação de campo médio que nas simulações de Monte Carlo. O segundo problema estudado nesta Tese consiste de um conjunto de partículas de monodomínio. Este sistema é investigado através de simulações de Monte Carlo em três redes diferentes. Consideramos uma rede cúbica simples, uma rede cúbica de face centrada e uma estrutura tipo líquido. As partículas são acoplados pela interação dipolar de longo alcance e apresentam uma anisotropia uniaxial, cuja magnitude é escolhida a partir de uma distribuição de Gauss e cujos eixos de fácil magnetização estão orientados aleatoriamente no espaço tridimensional. Determinamos a temperatura de bloqueio e as curvas de histerese em função da razão entre as magnitudes da interação dipolar e da anisotropia uniaxial. Mostramos que a remanência e o campo coercivo dependem fortemente da estrutura considerada. Estes resultados são comparados com aqueles obtidos para um sistema de partículas não interagentes.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T17:00:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 290835.pdf: 27603023 bytes, checksum: 5603efd69a345c88a9b95f9ea1fd5353 (MD5) / Por serem objetos compactos, anãs brancas têm gravidades superficiais que chegam a ser 104 vezes superiores à do Sol. Qualquer atmosfera sob um campo gravitacional tão intenso sofre uma estratificação dos seus elementos químicos. Os metais afundam na atmosfera em escalas de tempo curtas quando comparadas com o tempo de resfriamento do objeto. Valores típicos são de 102 anos para atmosferas compostas de Hidrogênio e 105 anos para atmosferas de Hélio (Jura, 2008; von Hippel; Thompson, 2007; Paquette et al., 1986). Não obstante esta expectativa teórica, há muito tempo já se conhece anãs brancas com atmosferas ricas em metais. Hoje, com o Sloan Digital Sky Survey, o número já se aproxima de duas centenas (Dufour et al., 2010). Como a escala de tempo para os elementos pesados afundar é curta, é preciso que haja uma deposição contínua de matéria sobre a estrela para manter a metalicidade observada. Jura et al. (2009) estimam um valor típico de 1018 g/s. É um valor alto, que só pode ser explicado pela queda de um asteroide ou pequeno planeta, que seria destruído por forças de maré e formaria um disco de poeira que seria acrescido sobre a estrela (Farihi et al., 2010). Estes discos devem espalhar, absorver e reemitir luz da Anã Branca. No momento são conhecidos cerca de duas dezenas de objetos que apresentam um excesso de emissão no infravermelho próximo. Esta é uma evidência fortíssima para a presença de um disco de poeira, que reemite nesta faixa. No entanto, quase todos os estudos realizados até o momento limitaram-se a procurar estudar o disco somente pela sua assinatura de emissão no infravermelho. Neste trabalho mostramos que é possível obter importantes vínculos observacionais no ultravioleta próximo e no óptico. Nestas faixas espectrais podemos detectar a absorção do disco quando ele obscurece a estrela ou luz espalhada por ele. Nossa abordagem se desenvolveu em duas frentes. A primeira é um tratamento analítico do problema. A segunda é numérica, através de técnicas de Transferência Radiativa por Monte Carlo. Ambas as técnicas concordam entre si nos limites físicos esperados e preveem que é possível obter parâmetros físicos do sistema através de espectroscopia e polarização.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2018-02-13T03:08:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 349925.pdf: 18871539 bytes, checksum: 846f4adbd4a9aeda130790b9d6286edf (MD5) Previous issue date: 2017 / A inversão sísmica conjunta para as propriedades elásticas e petrofísicas é um problema inverso com solução não única. Existem vários fatores que afetam a precisão dos resultados como a relação estatística de física de rocha, os erros dos dados experimentais e de modelagem. Apresentamos uma metodologia para incorporar um modelo linearizado de física de rocha em uma distribuição Gaussiana multivariada. A proposta é usada para definir um modelo de mistura Gaussiana para a distribuiçãoconjunta a priori das propriedades elásticas e petrofísicas, no qual cada componente é interpretada como uma litofácies. Este processo permite introduzir uma correlação teórica entre as propriedades, com interpretação geológica específica dos parâmetros da física de rocha para cada fácies. Com base nesta modelagem a priori e no modelo convolucional, obtemos analiticamente as distribuições condicionais da amostragem de Gibbs. Em seguida, combinamos o algoritmo de amostragem com métodos de simulação geoestatística para obter a distribuição a posteriori de Bayes. Aplicamos a proposta em um conjunto de dados sísmicos reais, com três poços, para obter múltiplas realizações geoestatísticas tridimensionais das propriedades e das litofácies. A proposta é validada através de testes de poço cego e comparações com a inversão Bayesiana tradicional. Usando a probabilidade das litofácies, também calculamos a isosuperfície de probabilidade do reservatório de óleo principal do campo estudado. Além da proposta de inversão sísmica conjunta, apresentamos também uma formulação revisitada para o método de simulação geoestatística FFT-Moving Average. Nessa formulação, o filtro de correlação é derivado através de apenas um único ruído aleatório, o que permite a aplicação do método sem qualquer suposição sobre as características do ruído. / Abstract : Joint seismic inversion for elastic and petrophysical properties is an inverse problem with a nonunique solution. There are several factors that affect the accuracy of the results such as the statistical rock-physics relation and observation errors. We present a general methodology to incorporate a linearized rock-physics model into a multivariate Gaussian distribution. The proposal is used to define a Gaussian mixture model for the joint prior distribution of the elastic and petrophysical properties, in which each component is interpreted as a lithofacies. This process allows to introduce a theoretical correlation between the properties with specific geological interpretation for the rock physicsparameters of each facies. Based on the prior model and on the convolutional model, we analytically obtain the conditional distributions of the Gibbs sampling. Then, we combine the sampling algorithm with geostatistical simulation methods to calculate the Bayesian posterior distribution. We applied the proposal to a real seismic data set with three wells to obtain multiple three-dimensional geostatistical simulations of the properties and the lithofacies. The proposal is validated through a blind well test and a comparison with the traditional Bayesian inversion. Using the probability of the reservoir lithofacies, we also calculated a 3D isosurface probability model of the main oil reservoir in the studied field.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-03-13T17:09:12Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1942408 bytes, checksum: d01106201fc4ec2e45c5b35697651edc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-13T17:09:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1942408 bytes, checksum: d01106201fc4ec2e45c5b35697651edc (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / A transição de colapso (coil-globule) em polímeros tem sido amplamente estu- dada nas últimas décadas. Essa transição ocorre, por exemplo, quando variamos a temperatura do sistema constituído de um polímero diluído em um solvente pobre, que passa de uma fase estendida (em T > Tc ) para uma fase colapsada (em T < Tc ) em um ponto tricrítico, usualmente chamado de ponto Θ. Na rede esse problema é, geralmente, modelado por caminhadas aleatórias auto-excludentes com interação atra- tiva entre monômeros em sítios primeiros vizinhos e não consecutivos da caminhada (Interacting self-avoding walks - ISAWs). Nesta dissertação investigamos uma generali- zação do ISAW onde incluímos também interação entre monômeros segundos vizinhos (nearest- and next nearest-neighbor ISAW - NNN). Além disso, vamos estudar também um modelo em que são permitidos mais de um monômero por sítio e a interação se dá no sítio (multiple monomer per site ISAW - MMS). Duas versões deste modelo são consideradas, uma em que a caminhada pode voltar imediatamente para o sítio anterior (Reversal Allowed-RA) e outra onde este retorno é proibido (Reversal Forbidden-RF ). Todos os modelos foram estudados nas redes quadrada e cúbica via simulações de Monte Carlo utilizando o algoritmo Pruned-enriched Rosenbluth method (PERM). No NNN, em ambas as redes, uma linha de pontos Θ foi encontrada separando as fases coil-globule. No modelo MMS, encontramos apenas um crossover na rede quadrada e a ausência de uma transição de colapso foi confirmada para a versão RF com o estudo dos zeros da função de partição obtidos através de enumeração exata. Na rede cúbica, onde existe um debate sobre a existência e a ordem da transição de colapso no modelo MMS, nossos resultados mostram que a transição existe em ambas as versões deste modelo e em toda a região do diagrama estudado, encontramos uma linha de transi- ção contínua separando as fases coil e globule. Em ambos os modelos, encontramos expoentes próximos aos da classe Θ ao longo dessa linha, o que mostra que a classe de universalidade Θ é muito robusta, sendo encontrada mesmo em regiões repulsivas onde, devido às interações competitivas, poderiamos encontrar mudanças na ordem transição na classe de universalidade, ou mesmo o surgimento de novas fases. / The coil-globule transition in polymers has been subject of several studies in the last decades. This transition occurs, for example, when the temperature T of a polymer diluted in a poor solvent, is lowered, leading it to pass from an extended phase to a collapsed one, at Tc a tricritical point, which is usually called the Θ point. The collapse transition is generally modeled on the lattice by self-avoiding walks with attractive interactions between nearest neighbor monomers (ISAW). In this thesis we study a generalized ISAW model with interactions between nearest and next-nearest neighbor (NNN) monomers. We also investigate a model where multiple monomers per site (MMS) are allowed and the interactions are on-site. Two versions of this model are considered: one where the immediatel reversal of walk is allowed (RA) and other where such reversal is forbidden (RF). Both models were studied on the square and cubic lattices via Monte Carlo simulation using the Pruned-enriched Rosenbluth method (PERM). For the NNN model, in both lattices, a line of Θ points was found separating the coil and globule phases. In both versions of the MMS model, only a crossover was observed, and the absence of colapse trasition was confirmed, in the RF version, through the study of partition funcion zeros obtained by exact enumeration. On the cubic lattice, where there is no concense in literatura about the existence and nature of the collapse transition in the MMS model, we show that transition exists, in both RA and RF versions, and it is continuous in the whole region of the parameter space we have analyzed. In both models, the critical exponents along the critical lines are consistent with the ones for the Θ class, which shows that the class Θ is very robust, being found even for repulsive interactions, where, due to competitive force between monomers, changes in nature of the coil-globule transition, or even new phases could be expected.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-04-11T14:32:01Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1609406 bytes, checksum: 9cedba288b402aa34f47d430c8a495cf (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-11T14:32:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1609406 bytes, checksum: 9cedba288b402aa34f47d430c8a495cf (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / A identificação de outliers desempenha um papel importante na análise estatística, pois tais observações podem conter informações importantes em relação aos dados. Se modelos estatísticos clássicos são cegamente aplicados a dados contendo valores atípicos, os resultados podem ser enganosos e decisões equivocadas podem ser tornadas. Além disso, em situações práticas, os próprios outliers são muitas vezes os pontos especiais de interesse e sua identificação pode ser o principal objetivo da investigação. Por isso, a finalidade desse trabalho é propor uma técnica de detecção de outliers multivariados, baseada em análise agrupamento e comparar essa técnica com o método de identificação de outliers via Distância de Mahalanobis. Para geração dos dados utilizou-se simulação através do Método de Monte Carlo e a técnica de mistura de distribuições normais multivariadas. Os resultados apresentados nas simulações mostram que o método proposto foi superior ao método de Mahalanobis tanto para sensibilidade quanto para especificidade, ou seja, ele apresenta maior capacidade de diagnosticar corretamente os indivíduos outliers e os não outliers. Além disso, a metodologia proposta foi ilustrada com uma aplicação em dados reais provenientes da área de saúde. / The identification of outliers plays an important role in statistical analysis, as such observations may contain important information regarding the data. If classical statistical models are blindly applied to data containing atypical values, the results may be misleading and mistaken decisions can be made. Moreover, in practical situations, the outliers themselves are often the special points of interest and their identification may be the main objective of the investigation. Therefore, the purpose of this work is to propose a technique of detection of multivariate outliers based on cluster analysis and to compare this technique with the method of identifying outliers via Mahalanobis Distance. For data generation, the Monte Carlo method and the mixed-multivariate normal distribution technique were used. The results presented in the simulations show that the proposed method was superior to the Mahalanobis method for both sensitivity and specificity, that is, it presents greater capacity to correctly diagnose outliers and non-outliers individuals. In addition, the proposed methodology was illustrated with an application in real data from the health area.

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-10-03T10:53:33Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 10429762 bytes, checksum: cb03d1777b2fc2df7f87c8c4d53c0bb9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-03T10:53:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 10429762 bytes, checksum: cb03d1777b2fc2df7f87c8c4d53c0bb9 (MD5) Previous issue date: 2017-04-03 / Nesta tese estudamos a influência de segundos vizinhos na termodinâmica e na dinâmica de redes de skyrmions. Na primeira parte usamos técnicas de Monte Carlo para estudar a termodinâmica de redes de spins quadradas com interações quirais. Como principal resultado, através do cálculo do calor especı́fico, da susceptibilidade magnética longitudinal e do número de skyrmions na rede, obtivemos o diagrama de fase, interação de Dzyaloshinskii-Moriya entre segundos vizinhos versus campo magnético, para diferentes intensidades de interações de troca entre segundos vizinhos. Além de reproduzir resultados da literatura, quando as interações com os segundos vizinhos é zero, nossos resultados mostram que sistemas com interações antiferromagnéticas mais fortes, entre segundos vizinhos, apresentam a fase skyrmiônica num intervalo maior de campo magnético. Essas interações podem fornecer ainda outras contribuições importantes, como alteração no perı́odo dos estados helicais e parâmetro de rede das redes de skyrmions, bem como influenciam diretamente o raio dos skyrmions. Na segunda parte desta tese estudamos a evolução temporal de redes de skyrmions na presença de cor- rentes polarizadas de spins, na rede limpa e com vacâncias, utilizando as equações de Landau-Lifshitz-Ginzburg. Nossos estudos apontam que sistemas com uma concen- tração grande de impurezas (1%) atrapalham o deslocamento dos skyrmions, atuando como forças de “pinning”, podendo levar à destruição de skyrmions alterando a forma hexagonal original da rede. Além disso, detectamos uma velocidade transversal à cor- rente aplicada, que corresponde à uma contribuição de origem topológica ao efeito Hall, ligeiramente maior para os sistemas em que a interação com segundos vizinhos é maior, indicando que em tais sistemas possa ser mais fácil a detecção de tal efeito. / In this thesis we have studied the influence of second neighbors in thermodynamics and dynamics of skyrmions lattices. In the first part we have investigated skyrmion lattices and helical states in two-dimensional chiral magnets. We have performed Monte Carlo simulations and considered the Heisenberg exchange and DM interactions until second neighbor. Beyond reproduce previous studies, where second neighbours interactions are taken to be zero, these new terms induce very different and interesting effects on the helical and skyrmion phases as compared to the usual studies which consider only first neighbor interactions. Orientations and dimensions of the stripes can be changed drastically as second neighbors interactions intensity are varied (for the same external magnetic field). On the other hand, the shapes of the skyrmion crystals are also strongly affected by these new couplings as skyrmions change their sizes, positions and so on. The main aim was to find a phase diagram Dzyaloshinskii-Moriya interaction versus magnetic field for some values of exchange interaction between second neighbors. These diagrams show different windows for skyrmion lattices and, in addition, they emphasises that the antiferromagnetic interactions between second neighbors favour skyrmion crystals with small skyrmion lattice constant. In the second part of this thesis, we have studied the lattice time evolution in the presence of polarized spin currents, with and without vacancies. We have used Runge-Kutta fourth order to solve the Landau-Ginzburg-Lifshitz’s equation for our systems. Our studies indicate that big concentrations of impurities hamper skyrmion movement, acting like pinning forces, which can lead to de destruction of skyrmions, changing original hexagonal skyrmion lattice. We have detected a transversal velocity, that is a contribution with topological origin to Hall effect, slightly bigger for systems with bigger second neighbor interactions, indicating that in such systems contributions to topological Hall effect would be more easy to be detected.

PINTO, I. C. M. S. Análise dos riscos presentes nos custos da construção civil pelo método Monte Carlo. 2017. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil)-Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil: Estruturas e Construção Civil, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2017-10-26T11:20:07Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_icmspinto.pdf: 2867831 bytes, checksum: 7c362390f998268d3dbf65aceca46a56 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-10-30T17:35:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_icmspinto.pdf: 2867831 bytes, checksum: 7c362390f998268d3dbf65aceca46a56 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-30T17:35:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_icmspinto.pdf: 2867831 bytes, checksum: 7c362390f998268d3dbf65aceca46a56 (MD5) Previous issue date: 2017-07-21 / With an increasingly competitive market and a very demanding consumer, every venture requires an economic feasibility study, a detailed budget and a rigorous physical-financial monitoring of the work. In this sense, cost control, obtained from the budget, consists of monitoring the execution of adjustments in the schedule in order to adapt it to the plan and to do the redesignations if necessary. Meanwhile, the evaluation of the economic risk involved in the production system allows the planning and execution of the activities considering the possible variations involved. To evaluate this risk, the Monte Carlo simulation technique has been employed, being the most simple and practical among the methods that use probability in the risk analysis. The overall objective of this research is to evaluate the risks that involve the costs of a large residential project. For this purpose, the main research strategy was the simulation of quantitative data, which will allow the development of a method that aims at identifying the risks related to the costs of an enterprise. This simulation of data was due to the construction sector not having the necessary data for the development of the model through the use of computational techniques to simulate the operation of productive systems from mathematical models. As a result the research showed the analysis of the budget, which in turn was divided into three parts: total budget; indirect costs; And direct costs. For that, the simulation was performed with 100,000 iterations with the program @risk. Considering the total budget, there was a 48.1% probability of the budget occurring within the confidence interval. In this case, it was considered a sensitivity analysis composed of three scenarios, in which only scenarios I and III became good alternatives for improving the budget. For indirect costs, a probability of only 11% of the costs occurred within the confidence interval. For this purpose, a single scenario was used, which reflected a probability of 42.2%. For indirect costs without adjustments, a probability of 61.8% was found. In this analysis two scenarios were considered, but they did not present themselves in a positive way. Given the results presented, it is possible to conclude that the main factor that leads the total budget to a relatively low probability is related to the large variations presented in indirect costs activities. However, it is possible to conclude from the risk analysis that the greater the severity (impact), the lower the likelihood of occurrence, and consequently the greater the risk of that budget. Given the results presented, the model presented as a good alternative to help future entrepreneurs in decision making. / Com um mercado cada vez mais competitivo e um consumidor bastante exigente, todo e qualquer empreendimento requer um estudo de viabilidade econômica, um orçamento detalhado e um rigoroso acompanhamento físico-financeiro da obra. Nesse sentido, o controle de custos, obtido a partir do orçamento, consiste na monitoração da execução de ajustes no cronograma a fim de adequá-lo ao plano e fazer os replanejamentos se necessário. Enquanto isso, a avaliação do risco econômico envolvido no sistema de produção permite o planejamento e a execução das atividades considerando as possíveis variações envolvidas. Para avaliação desse risco, a técnica da simulação de Monte Carlo vem sendo empregada, sendo, dentre os métodos que utilizam probabilidade na análise dos riscos, o mais simples e prático. O objetivo geral desta pesquisa consiste em avaliar os riscos que envolvem os custos de um empreendimento residencial de grande porte. Para tanto, como principal estratégia de pesquisa adotou-se a simulação de dados com caráter quantitativo, que propiciará no desenvolvimento de um método que se objetiva em identificar os riscos referentes aos custos de um empreendimento. Essa simulação de dados deu-se devido o setor da construção civil não possuir os dados necessários para o desenvolvimento do modelo através do uso de técnicas computacionais para simular o funcionamento de sistemas produtivos a partir de modelos matemáticos. Como resultado a pesquisa mostrou a análise do orçamento, que por sua vez, foi dividida em três partes: orçamento total; custos indiretos; e custos diretos. Para tanto, realizou-se a simulação com 100.000 iterações com o programa @risk. Considerando o orçamento total, verificou-se 48,1% de probabilidade do orçamento ocorrer dentro do intervalo de confiança. Nesse caso, considerou-se uma análise se sensibilidade composta por três cenários, em que apenas os cenários I e III tornaram-se boas alternativas para melhoria do orçamento. Para os custos indiretos, averiguou-se uma probabilidade de apenas 11% dos custos ocorrerem dentro do intervalo de confiança. Para tanto fez-se uso de um único cenário, que refletiu uma probabilidade 42,2%. Para os custos indiretos sem ajustes verificou-se uma probabilidade de 61,8%. Nesta analise considerou-se dois cenários, mas os mesmos não se apresentarem de maneira positiva. Diante dos resultados apresentados é possível concluir que o principal fator que leva o orçamento total a uma probabilidade relativamente baixa está relacionado as grandes variações apresentadas nas atividades dos custos indiretos. Contudo, é possível concluir sobre a análise de riscos que quanto maior a severidade (impacto), menor a probabilidade de ocorrência, e consequentemente maior será o risco desse orçamento. Diante dos resultados exibidos, o modelo apresentou-se como uma boa alternativa para auxiliar os futuros empreendedores na tomada de decisão.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:43:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 326135.pdf: 3524990 bytes, checksum: 20b931bf01d41bdd7c02ae10fae99cb0 (MD5) Previous issue date: 2013 / Esta dissertação aborda a aplicação dos métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov na aprendizagem de estruturas de redes Bayesianas. Estes métodos têm se mostrado extremamente eficientes nos cálculos aproximados de problemas nos quais é impossível obter uma solução exata. Neste sentido, apresenta um método para gerar estruturas de redes Bayesianas a partir dos dados para que possam ser utilizadas para realizar consultas sobre o domínio do problema e também que permitam extrair conhecimento sobre o problema através dos modelos gráficos gerados. Inicialmente, através do uso de técnicas de verificação de independência condicional entre os nós da rede, alguns vértices (conexões entre os nós) da estrutura inicial foram fixados e não mais alterados, visando minimizar o uso de recursos computacionais. Após fixar esses vértices, o próximo passo consistiu em construir uma estrutura inicial de rede (conectar os demais nós da rede não fixados no passo anterior) a ser alterada durante toda a execução do algoritmo. Para isso, foram utilizados algoritmos de busca heurística. De posse de um modelo inicial de rede e seguindo o fluxo dos métodos de Monte Carlo e Cadeias de Markov, a próxima etapa alterava esse modelo, a cada iteração do algoritmo, de forma aleatória, visando encontrar o modelo que melhor representasse os dados. Os algoritmos de geração de amostras de rede utilizados nessa etapa selecionavam dois nós e uma operação a ser realizada no vértice de conexão entre esses nós (incluir, excluir ou inverter), sempre de forma aleatória. Depois de verificar se a operação realizada na estrutura atual da rede gerava uma rede válida (sem ciclos), a rede era aceita como novo estado da cadeia. Finalmente, para comparar os modelos de rede e selecionar o melhor entre eles, foram utilizadas métricas de score. Analisando as redes geradas durante as execuções do algoritmo, juntamente com os dados capturados na submissão dos casos de teste, pôde-se concluir que os resultados mostraram-se muito satisfatórios, devido, principalmente, às taxas de erros apresentadas nas matrizes de classificação. Como exemplo, na submissão de um dos conjuntos de testes a uma das redes gerada pelo algoritmo, apenas 7% (sete) dos dados foram classificados incorretamente. Pode-se crer que os bons resultados obtidos devem-se ao processo utilizado na coleta de modelos de rede, no qual foram salvos os melhores modelos durante toda a execução do programa.<br> / Abstract : This paper discusses the application of the methods of Markov Chain Monte Carlo in the learning of structures of Bayesian networks. These methods have proved to be extremely effective in approximate calculations of problems in which it is impossible to obtain an exact solution. In this sense, it presents a method for generating structures of Bayesian networks from data that can be used to perform queries on the problem domain and also for extracting knowledge about the problem through the graphic models generated. Initially, through the use of verification techniques for conditional independence between the network nodes, some vertices (connections between nodes) of the initial structure were fixed and not altered in order to minimize the use of computational resources. After fixing these vertices, the next step was to build an initial network structure (connect other network nodes not set in the previous step) to be changed throughout the execution of the algorithm. For this, heuristic search algorithms are used. With this initial network model and following the flow of the Monte Carlo and Markov chains methods, the next step alter this model, in each iteration of the algorithm, randomly, aiming to find the model that best represents the data. The algorithms for generating samples of network used in this step selected two nodes and an operation to be performed at the vertice of connection between these nodes (add, delete or reverse), always randomly. After checking that the operation performed on the current network structure generated a valid network (without cycles), the network was accepted as a new state of the chain. Finally, to compare the network models and select the best among them, metrics score are used. Analyzing the networks generated during the execution of the algorithm, along with the data captured in the submission of test cases, it can be concluded that the results were very satisfactory, mainly due to error rates presented in the matrix of classification. As an example, submission of one of the test sets to the network generated by the algorithm, only 7% (seven) of data were misclassified. It is believed that the good results are due to the process used to collect network models, where it saves the best models throughout the execution of the program.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia de Materiais, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:11:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 328020.pdf: 2315066 bytes, checksum: 49dc7933d28c046dd7b9eae203b97a54 (MD5) Previous issue date: 2014 / Um modelo estocástico para crescimento de aerogéis inorgânicos é proposto e simulado através de um método de Monte Carlo. Partículas de sol interagem em um espaço discreto tridimensional através de um potencial central de longo alcance. Alguns mecanismos relacionados ao processo de gelificação são considerados (agregação, difusão, dissociação) e regidos através de um algoritmo de Metropolis-Hastings adaptado. A topologia da rede formada é analisada para diferentes condições iniciais de processamento (densidade de partículas de sol, temperatura de equilíbrio e taxa de dissociação no sistema). A simulação do método proposto mostra a existência de uma transição de fase (sol-gel) observada através da divergência de um parâmetro de ordem para uma dada temperatura crítica. São identificadas duas características topológicas das redes em estados onde ocorreu crescimento de gel. As propriedades morfológicas da estrutura porosa, como área superficial, porosidade, distribuição de tamanho de poros, e razão área-volume, apresentam coerência com os resultados obtidos pela análise da complexidade de redes.<br> / Abstract : A stochastic model for the growth of inorganic aerogels is studied using aMonte Carlo simulation technique. Sol particles interact in a three-dimensionallattice via a long-range central potential. The model accounts for some gelationrelated mechanisms (aggregation, diffusion, and dissociation) coupledby an adapted Metropolis-Hastings algorithm. The topology of the obtainedgel networks is analyzed for different initial processing conditions, such asconcentration of sol particles, equilibrium temperature, and system particlesdissociation rate. Simulation results show the existence of a sol-gel transitionshowed by the divergence of an order parameter when the system reachessome critical temperature. We have identified two major networks topologiesfor gel states. Morphological properties of the porous structure (surfacearea, porosity, pore size distribution, and surface area-to-volume ratio) are inagreement with the network complexity analysis.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-04-29T21:05:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 332933.pdf: 1263521 bytes, checksum: 85b797eb94206f44631d5e5ef75e4264 (MD5) Previous issue date: 2014 / A aprendizagem de estrutura de redes bayesianas (RB) a partir dos dados é considerada uma tarefa complexa, uma vez que o número de estruturas possíveis cresce exponencialmente de acordo com o número de variáveis. Existem dois métodos principais para esta tarefa de aprendizagem de estruturas de RB: o método de independência condicional, que busca uma estrutura consistente com os testes de independência realizados nos dados; o método de busca heurística, que explora o espaço de busca avaliando as possíveis estruturas por meio de algoritmos de busca. Além desses dois métodos, também são considerados os algoritmos híbridos, onde os dois métodos são aplicados na tarefa. A principal falha dessas abordagens tradicionais é que elas não conseguem identificar todas as relações existentes nos dados, sendo necessário investigar novas abordagem. Desta forma, esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma métrica fuzzy de avaliação com um método de busca heurística para aprendizagem de estrutura de redes bayesianas, utilizando Monte Carlo via Cadeias de Markov. As diferentes métricas de avaliação de redes bayesianas utilizadas permitem identificar determinadas propriedades nas redes. Essas propriedades são determinadas em função da métrica aplicada. A combinação em uma métrica fuzzy possibilita avaliar diferentes propriedades simultaneamente. Os resultados deste trabalho foram avaliados no contexto de bases sintéticas por meio da comparação com outros algoritmos, convergência das cadeias de Markov e tempo de processamento. Os resultados evidenciam, apesar do tempo de processamento, que a métrica proposta, além de compatível com os algoritmos clássicos, melhorou o processo de avaliação de estruturas combinando diferentes métricas em uma métrica fuzzy.<br> / Abstract : Learning bayesian networks (BN) from data is considered a complex task, since the number of possible structures grows exponentially with the number of variables. There are two main approaches for learning BN: methods based on independence tests, seeking structures consistente with the tests performed on the data; methods based on heuristic search, exploring the search space with a search algorithm, evaluating the possible structures. Besides these two approaches, there are hybrid algorithms, where both methods are applied to the task. The main fault of these approaches is that they still fail to identify all existing relationships in the data, so it is necessary to investigate new approaches. This research presents the development of a fuzzy score metric in a heuristic search method for learning Bayesian network structures, in a Markov Chain Monte Carlo algorithm. Different score metrics used to learn BN structures identify certain properties in these networks. These properties are determined based on the score applied. The combination of these scores in a fuzzy metric enables the evaluation of different properties simultaneously. Results of this research were evaluated in the context of synthetic bases by comparing with other algorithms, convergence of Markov chains and processing time. The results show, despite the processing time, that the proposed metric is compatible with traditional algorithms, and improved the evaluation process of structures, combining different score metrics into a fuzzy metric.