SENA, W. R. de. Teste de validade de métodos de maximização de entropia para construção de modelos com correlação par-a-par. 2017. 60 f. Dissertação (Mestrado em Física) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Giordana Silva (giordana.nascimento@gmail.com) on 2017-04-18T17:57:20Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_wrdsena.pdf: 3129941 bytes, checksum: 7bea0c98264c7b69414f8873e73b1291 (MD5) / Approved for entry into archive by Giordana Silva (giordana.nascimento@gmail.com) on 2017-04-18T17:57:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_wrdsena.pdf: 3129941 bytes, checksum: 7bea0c98264c7b69414f8873e73b1291 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-18T17:57:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_wrdsena.pdf: 3129941 bytes, checksum: 7bea0c98264c7b69414f8873e73b1291 (MD5) Previous issue date: 2017 / In the 21st century humanity has produced more new data (information) than in all its history. Understanding the nature of the various systems that generate this abundance of data has became the great challenge of this century. One way to formally analyze these large databases is to use the information theory developed by Claude Shannon. This theory allows us, using the principle of maximum entropy, to find the distributions of probabilities that best describes the collective behavior of these systems. In this dissertation we discuss the possibility of using Ising models to describe observation of real systems. Due to its limitations, employing the Ising model implies that the elements that constitute the real system can only be in two states, for example active or inactive. In addition, the Ising model counts only interactions between pairs of elements and disregards the possibility of interactions between larger groups of elements. As we will discuss, even with these limitations such a model can well describe results observed in some natural systems, such as networks of neurons. Specifically, we discuss results from earlier work that show that using only the activity averages of each neuron and the correlation between them, using Shannon’s theory, we observe that the states visited by the network follow the Ising distribution. In order to test the applicability of this method in several systems we generate synthetic data, obtained from Ising model in three systems: ferromagnetic, antiferromagnetic and spin glass. We call the system that generate the synthetic data as underlying system. We use methods of maximization of entropy to try to construct model systems that can reproduce the mean and correlations observed in the synthetic data. We thus verify in which situations our methods can actually generate a model system that reproduces the underlying system that generated the data. These results may establish a limit of applicability for the technique discussed. / No século XXI a humanidade produziu mais novos dados (informações) do que em toda sua história. Entender a natureza dos diversos sistemas que geram essa abundância de dados se tornou um dos grandes desafios desse século. Uma forma de analisar formalmente esses grandes bancos de dados é empregando a teoria da informação desenvolvida por Claude Shannon. Essa teoria permite, usando o princípio da máxima entropia, encontrar as distribuições de probabilidades que melhor descrevem os comportamentos coletivos desses sistemas. Nessa dissertação, discutimos a possibilidade de usar modelos tipo Ising para descrever observações de sistemas reais. Devido a suas limitações, empregar o modelo de Ising implica em supor que os elementos que constituem o sistema real só podem estar em dois estados, por exemplo ativo ou inativo. Além disso, o modelo de Ising da conta apenas de interações entre pares de elementos e desconsidera a possibilidade de interações entre grupos maiores de elementos. Como discutiremos, mesmo com essas limitações tal modelo pode descrever bem resultados observados em alguns sistemas naturais, como por exemplo redes de neurônios. Especificamente, discutiremos resultados de trabalhos anteriores que mostram que usando apenas as médias de atividade de cada neurônio e a correlação entre os mesmo, usando a teoria de Shannon, observa-se que os estados visitados pela rede seguem à distribuição de Ising. Para testar a aplicabilidade desse método em diversos sistemas geramos dados sintéticos, obtidos de modelos tipo Ising em três situações: ferromagnético, anti-ferro e vidro de spins (spin glass). Nós chamamos o sistema que gera os dados sintéticos de sistema subjacente. Usamos métodos de maximização de entropia para tentar construir sistemas modelos que consigam reproduzir as média e correlações observadas nos dados sintéticos. Dessa forma, verificamos em que situações nossos métodos conseguem de fato gerar um sistema modelo que reproduza o sistema subjacente que gerou os dados. Esses resultados podem estabelecer um limite de aplicabilidade para a técnica discutida.

A variedade dos meios porosos é evidente na pluralidade de seus usos. Não por acaso, a avaliação dos escoamentos que neles sucedem é comum a diversos campos de conhecimento. Avanços nas técnicas experimentais e numéricas têm sido observados recentemente. No entanto, progressos posteriores no assunto encontram-se condicionados à evolução da contraparte teórica. Em virtude disso, no presente estudo, foi desenvolvido um modelo analítico para o escoamento em meios porosos. Este modelo se baseia no princípio da entropia máxima (PEM), advindo da teoria da informação. Por meio dele, foi possível a determinação estatística das velocidades locais de um fluido e puderam ser deduzidas expressões embasadas nas Equações de Navier-Stokes, tais quais as Leis de Darcy, de Forchheimer e a Equação de Darcy-Weisbach. Ele permitiu, também, a atribuição de significados físicos mais precisos para grandezas intervenientes no escoamento em meios porosos, como o número de Reynolds e o coeficiente de permeabilidade intrínseca. Dele emergiu, ainda, o parâmetro de entropia, modelador da distribuição de velocidades, capaz de delimitar os regimes de escoamento e que viabiliza a conexão entre a micro e a macroescala do problema. Verificou-se uma grande aderência do modelo proposto a resultados obtidos em escala de bancada, piloto e real, constantes na literatura científica. Por essas razões e pelo fato de o modelo proposto ter como base um número bastante reduzido de premissas, conclui-se que ele é geral e robusto, sendo aplicável às mais distintas áreas que requeiram uma descrição analítica do escoamento em meios porosos. / Given the wide-ranging uses of porous media, it is no coincidence that several distinct fields of knowledge require analysis and evaluation of flows occurring therein. Recent advances in this area have included experimental and numerical techniques. However, further developments in the subject are conditioned to (and held back by) the evolution in its theoretical counterpart. As a result, this study proposes a new analytical model for the flow through porous media, based on information theory\'s principle of maximum entropy (POME). The proposed model allows for the statistical determination of a fluid\'s local velocities. Further, it also permits the deduction of expressions based on the Navier-Stokes Equations, such as Darcy\'s and Forchheimer\'s Laws and the Darcy-Weisbach Equation. It bestows more precise physical meanings to the quantities typically involved in the flow through porous media, such as the Reynolds number and the intrinsic permeability coefficient, as well. Furthermore, the proposed model introduces an entropy parameter, which represents the statistical distribution of velocities and is capable of delimiting flow regimes. This parameter also permits a clear connection between both micro and macro scales of the problem. The proposed model showed great adherence to bench, pilot and real scale results found in scientific literature. For these reasons, and due to its reduced number of premises, the proposed model is concluded to be general and robust, and that it can be applied to countless areas in which an analytical description of flow through porous media is required.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / No sÃculo XXI a humanidade produziu mais novos dados (informaÃÃes) do que em toda sua histÃria. Entender a natureza dos diversos sistemas que geram essa abundÃncia de dados se tornou um dos grandes desafios desse sÃculo. Uma forma de analisar formalmente esses grandes bancos de dados à empregando a teoria da informaÃÃo desenvolvida por Claude Shannon. Essa teoria permite, usando o princÃpio da mÃxima entropia, encontrar as distribuiÃÃes de probabilidades que melhor descrevem os comportamentos coletivos desses sistemas. Nessa dissertaÃÃo, discutimos a possibilidade de usar modelos tipo Ising para descrever observaÃÃes de sistemas reais. Devido a suas limitaÃÃes, empregar o modelo de Ising implica em supor que os elementos que constituem o sistema real sà podem estar em dois estados, por exemplo ativo ou inativo. AlÃm disso, o modelo de Ising da conta apenas de interaÃÃes entre pares de elementos e desconsidera a possibilidade de interaÃÃes entre grupos maiores de elementos. Como discutiremos, mesmo com essas limitaÃÃes tal modelo pode descrever bem resultados observados em alguns sistemas naturais, como por exemplo redes de neurÃnios. Especificamente, discutiremos resultados de trabalhos anteriores que mostram que usando apenas as mÃdias de atividade de cada neurÃnio e a correlaÃÃo entre os mesmo, usando a teoria de Shannon, observa-se que os estados visitados pela rede seguem à distribuiÃÃo de Ising. Para testar a aplicabilidade desse mÃtodo em diversos sistemas geramos dados sintÃticos, obtidos de modelos tipo Ising em trÃs situaÃÃes: ferromagnÃtico, anti-ferro e vidro de spins (spin glass). NÃs chamamos o sistema que gera os dados sintÃticos de sistema subjacente. Usamos mÃtodos de maximizaÃÃo de entropia para tentar construir sistemas modelos que consigam reproduzir as mÃdia e correlaÃÃes observadas nos dados sintÃticos. Dessa forma, verificamos em que situaÃÃes nossos mÃtodos conseguem de fato gerar um sistema modelo que reproduza o sistema subjacente que gerou os dados. Esses resultados podem estabelecer um limite de aplicabilidade para a tÃcnica discutida.

A variedade dos meios porosos é evidente na pluralidade de seus usos. Não por acaso, a avaliação dos escoamentos que neles sucedem é comum a diversos campos de conhecimento. Avanços nas técnicas experimentais e numéricas têm sido observados recentemente. No entanto, progressos posteriores no assunto encontram-se condicionados à evolução da contraparte teórica. Em virtude disso, no presente estudo, foi desenvolvido um modelo analítico para o escoamento em meios porosos. Este modelo se baseia no princípio da entropia máxima (PEM), advindo da teoria da informação. Por meio dele, foi possível a determinação estatística das velocidades locais de um fluido e puderam ser deduzidas expressões embasadas nas Equações de Navier-Stokes, tais quais as Leis de Darcy, de Forchheimer e a Equação de Darcy-Weisbach. Ele permitiu, também, a atribuição de significados físicos mais precisos para grandezas intervenientes no escoamento em meios porosos, como o número de Reynolds e o coeficiente de permeabilidade intrínseca. Dele emergiu, ainda, o parâmetro de entropia, modelador da distribuição de velocidades, capaz de delimitar os regimes de escoamento e que viabiliza a conexão entre a micro e a macroescala do problema. Verificou-se uma grande aderência do modelo proposto a resultados obtidos em escala de bancada, piloto e real, constantes na literatura científica. Por essas razões e pelo fato de o modelo proposto ter como base um número bastante reduzido de premissas, conclui-se que ele é geral e robusto, sendo aplicável às mais distintas áreas que requeiram uma descrição analítica do escoamento em meios porosos. / Given the wide-ranging uses of porous media, it is no coincidence that several distinct fields of knowledge require analysis and evaluation of flows occurring therein. Recent advances in this area have included experimental and numerical techniques. However, further developments in the subject are conditioned to (and held back by) the evolution in its theoretical counterpart. As a result, this study proposes a new analytical model for the flow through porous media, based on information theory\'s principle of maximum entropy (POME). The proposed model allows for the statistical determination of a fluid\'s local velocities. Further, it also permits the deduction of expressions based on the Navier-Stokes Equations, such as Darcy\'s and Forchheimer\'s Laws and the Darcy-Weisbach Equation. It bestows more precise physical meanings to the quantities typically involved in the flow through porous media, such as the Reynolds number and the intrinsic permeability coefficient, as well. Furthermore, the proposed model introduces an entropy parameter, which represents the statistical distribution of velocities and is capable of delimiting flow regimes. This parameter also permits a clear connection between both micro and macro scales of the problem. The proposed model showed great adherence to bench, pilot and real scale results found in scientific literature. For these reasons, and due to its reduced number of premises, the proposed model is concluded to be general and robust, and that it can be applied to countless areas in which an analytical description of flow through porous media is required.

Uma modelagem estatística baseada no conceito "risco = probabilidade x conseqüência" e no principio da máxima entropia é apresentada nesta Dissertação, visando estabelecer previsões realistas de perda de vida no Município de Nova Friburgo, Estado do Rio de Janeiro, para subsidiar as autoridades públicas locais a minimizar as conseqüências de inundações e deslizamentos de terra. Os resultados mostram que o princípio da máxima entropia modela muito bem a distribuição de mortalidade em deslizamentos de terra. Comparações de mortalidade em Nova Friburgo, Petrópolis, Região Metropolitana de Recife e na Cidade do Rio de Janeiro também são apresentadas nesta Dissertação. Os resultados apresentados indicam que o risco de perda de vidas em Nova Friburgo é de, aproximadamente, a terça parte do risco em Petrópolis ou a quarta parte do risco na Cidade do Rio de Janeiro. Um estudo estatístico dos deslizamentos registrados na Rodovia RJ-116, no trecho de serra entre as cidades de Nova Friburgo e Cachoeiras de Macacu, mostra também um bom ajuste dos dados históricos com o princípio de máxima entropia, apesar do curto período de observação, de apenas 21 meses. As previsões baseadas no princípio de máxima entropia indicam que a Defesa Civil municipal deveria estar preparada para atuar de forma planejada em um evento extremo com possibilidade de ocorrência de até 27 casos fatais, no caso de uma chuva excepcionalmente elevada. / A statistical model based on the concept risk = probability x consequence and on the principle of maximum entropy is presented in this Dissertation, aiming to establish realistic predictions of loss of life in the Municipal area of Nova Friburgo State of Rio de Janeiro, to help the local public authorities to minimize the consequences of flooding and landslide. The results show that the principle of maximum entropy models very well the distribution of mortality in landslide disasters. Comparisons of landslide mortality in Nova Friburgo, Petrópolis, and Metropolitan Area of Recife and in the City of Rio de Janeiro are presented in this Dissertation. The results shown indicate that the risk of loss life in Nova Friburgo is about one third of the risk in Petrópolis and about one forth of risk in the Rio de Janeiro City. A statistical study of the recorded landslides in the Highway RJ-116, in the mountain area between Nova Friburgo and Cachoeiras de Macacu cities, shows also a good adjustment of the historical data with the principle of maximum entropy in spite of the short period of observation, only 21 months. Predictions based on the principle of maximum entropy indicate that the Municipal Civil Defense should be prepared to face a landslide disaster with as much as 27 fatal cases in case of a exceptionally high rainfall.

Uma modelagem estatística baseada no conceito "risco = probabilidade x conseqüência" e no principio da máxima entropia é apresentada nesta Dissertação, visando estabelecer previsões realistas de perda de vida no Município de Nova Friburgo, Estado do Rio de Janeiro, para subsidiar as autoridades públicas locais a minimizar as conseqüências de inundações e deslizamentos de terra. Os resultados mostram que o princípio da máxima entropia modela muito bem a distribuição de mortalidade em deslizamentos de terra. Comparações de mortalidade em Nova Friburgo, Petrópolis, Região Metropolitana de Recife e na Cidade do Rio de Janeiro também são apresentadas nesta Dissertação. Os resultados apresentados indicam que o risco de perda de vidas em Nova Friburgo é de, aproximadamente, a terça parte do risco em Petrópolis ou a quarta parte do risco na Cidade do Rio de Janeiro. Um estudo estatístico dos deslizamentos registrados na Rodovia RJ-116, no trecho de serra entre as cidades de Nova Friburgo e Cachoeiras de Macacu, mostra também um bom ajuste dos dados históricos com o princípio de máxima entropia, apesar do curto período de observação, de apenas 21 meses. As previsões baseadas no princípio de máxima entropia indicam que a Defesa Civil municipal deveria estar preparada para atuar de forma planejada em um evento extremo com possibilidade de ocorrência de até 27 casos fatais, no caso de uma chuva excepcionalmente elevada. / A statistical model based on the concept risk = probability x consequence and on the principle of maximum entropy is presented in this Dissertation, aiming to establish realistic predictions of loss of life in the Municipal area of Nova Friburgo State of Rio de Janeiro, to help the local public authorities to minimize the consequences of flooding and landslide. The results show that the principle of maximum entropy models very well the distribution of mortality in landslide disasters. Comparisons of landslide mortality in Nova Friburgo, Petrópolis, and Metropolitan Area of Recife and in the City of Rio de Janeiro are presented in this Dissertation. The results shown indicate that the risk of loss life in Nova Friburgo is about one third of the risk in Petrópolis and about one forth of risk in the Rio de Janeiro City. A statistical study of the recorded landslides in the Highway RJ-116, in the mountain area between Nova Friburgo and Cachoeiras de Macacu cities, shows also a good adjustment of the historical data with the principle of maximum entropy in spite of the short period of observation, only 21 months. Predictions based on the principle of maximum entropy indicate that the Municipal Civil Defense should be prepared to face a landslide disaster with as much as 27 fatal cases in case of a exceptionally high rainfall.