Com o aumento do uso de sistemas elétricos, eletrônicos e programáveis em aplicações de diversos domínios, tais como entretenimento, realização de transações financeiras, distribuição de energia elétrica, controle de processos industriais e sinalização e controle em transporte de passageiros e carga, é essencial que as políticas de manutenção utilizadas sejam capazes de minimizar os custos associados a eventuais falhas que afetem negativamente os serviços providos. Ao longo das últimas décadas, foi sedimentada a tendência de que a adoção de técnicas de manutenção preditiva representa uma das abordagens mais viáveis e promissoras para que falhas de sistemas utilizados em diversas aplicações possam ser detectadas antes de elas efetivamente ocorrerem. Considerando-se que uma parcela significativa dos estudos recentes na área de manutenção preditiva de sistemas apresenta como limitação o custo elevado para se instalar uma infraestrutura específica para realizar a coleta de dados que serão usados para dar suporte à predição das falhas futuras de um sistema, o modelo proposto no presente estudo visa permitir que os índices de dependabilidade e as falhas futuras de sistemas elétricos, eletrônicos e programáveis sejam estimados utilizando-se dados já disponíveis de falhas e manutenções passadas. Para tanto, foram empregadas técnicas como processos estocásticos, filtragem Kalman e modelos de incorporação de dados de histórico preconizados no padrão internacional RIAC-HDBK-217Plus. Como principal conclusão do presente trabalho, é possível ressaltar que foi possível atingir, com o modelo proposto, o objetivo de suporte à manutenção preditiva de sistemas elétricos, eletrônicos e programáveis a partir do uso de dados preexistentes de histórico operacional; no entanto, foram constatadas limitações no grau de utilização prática do modelo em situações nas quais a quantidade dos dados de histórico disponíveis para consulta é pequena. / With the increased use of electrical, electronic and programmable systems in various application fields such as entertainment, financial transactions, power distribution, industrial process control and signaling and control of transportation modes, it is essential for the maintenance policies used in those systems to be able to minimize the costs of any faults that may adversely affect the services provided. Over the past decades, the use of predictive maintenance techniques has shown to be a viable and promising approach to detect faults before they actually occur in systems used in different application fields. Considering that a significant part of the recent scientific research in the area of predictive maintenance usually demands high-cost infrastructure to be installed to support the acquisition of all the data that will be used to calculate the prediction of future faults of a system, the model proposed within this study was designed to allow both dependability levels and future faults of electrical, electronic and programmable systems to be estimated using past faults and maintenance data that may already be available. For this purpose, techniques such as stochastic processes, Kalman filtering and models prescribed within the international standard RIAC-HDBK-217Plus to incorporate history data to dependability calculation were used. As the main conclusion of this study, it is possible to highlight that the main objective of the model proposed, related to its ability to support predictive maintenance of electrical, electronic and programmable systems through the use of pre-existing operating history data, has been reached; nevertheless, limitation of practical use of the model was verified in situations in which not enough operating data is available.

Uma série de problemas de filas em sistemas de transportes com picos de tráfego, ou um número finito de elementos no sistema, são usualmente representados pelo modelo de fonte infinita, dadas as dificuldades de utilização do modelo exato de fonte finita. Este trabalho apresenta uma solução alternativa baseada no cálculo de um limitante superior para as probabilidades de equilíbrio do modelo exato de fonte finita, e compara as medidas de desempenho dos sistemas calculadas pelos dois modelos. Mostra-se que para índices de congestionamento menores que um, as diferenças entre estas medidas são tanto menores quanto menor for este índice. A partir destes resultados, compara-se as medidas de desempenho do modelo aproximado proposto com as do modelo de população infinita, para diferentes tamanhos de população e números de servidores. Conclui-se que os modelos conduzem a resultados numéricos muito próximos para uma ampla variação do índice de congestionamento, e que estes resultados são tão melhores quanto maior for o número de servidores no sistema e o número de elementos na população. São também apresentados três estudos de casos comparando os resultados induzidos pelos modelos exato, proposto e usual de fonte infinita, que ilustram a aplicabilidade prática dos resultados deste trabalho em sistemas de transportes. / A set of stochastic queueing problems in transportation systems with traffic peaks, or a finite number of elements in the system, are usually represented by the infinite source model, due to the difficulties of applying the exact finite source model. This study presents an alternative solution based on the upper bound values of the equilibrium probabilities of the exact finite source model, and compares the performance measurements of the two models. It is shown that for congestion factors below one, the smaller the value of the congestion factor, the smaller is the difference between the models. Based on this results the measures of performance of the proposed aproximate model are compared with the results of the usual infinite source model for different population sizes and number of servers. It is concluded that the models lead to very close numerical results for a wide range of congestion factors of the system and that these results are the better the larger is the number of servers and the number of elements in the system. Three case studies ilustrating the pratical applicability of the results of this study to transportation systems are also presented.

Mathematical modeling of spreading processes have been largely studied in the literature, and its presented a boom in the past few years. This is a fundamental task on the understanding and prediction of real spreading processes on top of a population and are subject to many structural and dynamical constraints. Aiming at a better understanding of this processes, we focused in two task: the modeling and the analysis of both dynamical and structural aspects of these processes. Initially, we proposed a new and general model that unifies epidemic and rumor spreading. Besides, regarding the analysis of these processes, we extended the classical formalism to multilayer networks, in which the theory was lacking. Interestingly, this study opened up new challenges concerning the understanding of multilayer networks. More specifically, regarding their spectral properties. In this thesis, we analyzed such processes on top of single and multilayer networks. Thus, throughout our analysis, we followed three complementary approaches: (i) analytical, (ii) numerical and (iii) simulations, mainly Monte Carlo simulations. Our main results are: (i) a new unifying model, enabling us to model and understand spreading processes on large systems, (ii) characterization of new phenomena on multilayer networks, such as layer-wise localization and the barrier effect and (iii) an spectral analysis of multilayer systems, suggesting a universal parameter and proposing a new analytical tool for its analysis. Our contributions enable further research on modeling of spreading processes, also emphasizing the importance of considering the complete multilayer structure instead of any coarse-graining. Additionally, it can be directly applied on the prediction and modeling real processes. Thus, aside from the theoretical interest and its mathematical implications, it also presents important social impact. / A modelagem matemática dos processos de disseminação tem sido amplamente estudada na literatura, sendo que o seu estudo apresentou um boom nos últimos anos. Esta é uma tarefa fundamental na compreensão e previsão de epidemias reais e propagação de rumores numa população, ademais, estas estão sujeitas a muitas restrições estruturais e dinâmicas. Com o objetivo de entender melhor esses processos, nos concentramos em duas tarefas: a de modelagem e a de análise de aspectos dinâmicos e estruturais. No primeiro, propomos um modelo novo e geral que une a epidemia e propagação de rumores. Também, no que diz respeito à análise desses processos, estendemos o formalismo clássico às redes multicamadas, onde tal teoria era inexistente. Curiosamente, este estudo abriu novos desafios relacionados à compreensão de redes multicamadas, mais especificamente em relação às suas propriedades espectrais. Nessa tese, analisamos esses processos em redes de uma e múltiplas camadas. Ao longo de nossas análises seguimos três abordagens complementares: (i) análises analíticas, (ii) experimentos numéricos e (iii) simulações de Monte Carlo. Assim, nossos principais resultados são: (i) um novo modelo que unifica as dinâmicas de rumor e epidemias, nos permitindo modelar e entender tais processos em grandes sistemas, (ii) caracterização de novos fenômenos em redes multicamadas, como a localização em camadas e o efeito barreira e (iii) uma análise espectral de sistemas multicamadas, sugerindo um parâmetro de escala universal e propondo uma nova ferramenta analítica para sua análise. Nossas contribuições permitem que novas pesquisas sobre modelagem de processos de propagação, enfatizando também a importância de se considerar a estrutura multicamada. Dessa forma, as nossas contribuições podem ser diretamente aplicadas à predição e modelagem de processos reais. Além do interesse teórico e matemático, nosso trabalho também apresenta implicações sociais importantes.

Este trabalho busca descrever sistemas irreversíveis (aqueles que não obedecem ao balanceamento detalhado) usando o formalismo mecânico-estatístico que tem como base a dinâmica estocástica. Nossos principais objetivos são: (i) a investigação do comportamento crítico e das possíveis classes de universalidade em sistemas irreversíveis; (ii) a modelagem da dinâmica de propagação de epidemias. Primeiramente investigamos o modelo suscetível-infectado-recuperado (SIR) estocástico e espacialmente estruturado. Nesse modelo, os indivíduos são divididos em três classes: suscetível (S), infectado devido ao contato com um vizinho infectado, e um individuo infectado pode recuperar-se espontaneamente. Este modelo exibe transição de fase em que a doença se espalha e uma fase em que não há espalhamento da doença. Tratando cada par suscetível-infectado como uma conexão através da qual pode haver propagação da epidemia, mostramos que é possível estabelecer uma conexão entre o modelo SIR e o modelo de percolação. Assim, pudemos utilizar métodos da teoria de percolação usual para determinar o limiar de espalhamento epidêmico. Por meio de aproximações de campo médio dinâmico, simulações computacionais de Monte Carlo estacionárias e simulações dependentes do tempo, determinamos o ponto critico e o comportamento critico desse modelo. Ademais, propomos dois modelos para descrever um processo epidêmico de transmissão vetorial. Consideramos duas populações interagentes uma formada por vetores e a outra por hospedeiros. Os vetores podem ser suscetíveis (S) ou infectados (I), enquanto os estados permitidos para os hospedeiros são os mesmos do modelo SIR. O processo de transmissão da doença ocorre devido ao contato local de um hospedeiro (vetor) suscetível com um vetor (hospedeiro) infectado. Determinamos o limiar de infecção, o tamanho da epidemia e mostramos que ambos os modelos exibem transições de fase de segunda ordem e que pertencem à classe de universalidade da percolação dinâmica isotrópica. / This study aims to describe irreversible systems (those that do not obey detailed balance) using a statistical mechanics formalism based on stochastic dynamics. Our main objectives are: (i) to investigate the critical behavior and the possible universality classes in irreversible systems; (ii) and modeling the dynamics of epidemic spreading. First we investigate the stochastic and spatially structured susceptible-infected-recovered model (SIR). In this model, individuals are divided into three classes: susceptible (S), infected (I) and recovered (R). A susceptible individual may become infected due to contact with an infected neighbor, and an infected individual may recover spontaneously. This model exhibits a phase transition between a phase in which the epidemic spreads and a phase where there is no spreading of the disease. Treating each susceptible-infected pair as a connection through which there may be epidemic spreading, we show that it is possible to establish a connection between the SIR model and the percolation model. Thus we are able to use methods of the theory of standard percolation for determining the epidemic spreading. By means of dynamic mean-field approximations and stationary and time-dependent computational Monte Carlo simulations, we determine the critical point and critical behavior of this model. In addition, we propose two models to describe the vector transmitted epidemic process. We consider two interacting populations, one formed by vectors and other by hosts. The vectors may be susceptible (S) or infected (I), where the states allowed for the hosts are the same as those in the SIR model. Transmission of the disease occurs due to contact between a local host (vector) and a susceptible vector (host) infected. We determine the threshold of infection, the size of the epidemic, and show that both models exhibit second order phase transitions that belong to the universality class of dynamic isotropic percolation.

Nesta dissertação foram estudados alguns modelos vetoriais que pretendem modelar e descrever alguns aspectos de sistemas sociais e de sua organização cultural. Partimos do modelo de Axelrod, um processo estocástico definido em uma rede, e introduzimos uma pequena alteração no modelo que desencadeou mudanças qualitativas interessantes, especialmente o surgimento de uma tensão superficial, que leva ao aparecimento de estados metaestáveis e de regiões culturais mais fixamente localizadas no espaço. Através da ótica da mecânica estatística e de extensas simulações computacionais, exploramos alguns dos aspectos que julgamos mais importantes na caracterização desse rico modelo. / Axelrod\'s model for cultural dissemination is a discrete vector representation for modeling social and cultural systems. In this work we have studied it and other related models, and a subtle change in the model\'s rule was proposed. Our slight alterations to the model yielded significant qualitative changes, specifically the emergence of surface tension, driving the system to metastable states. Using concepts from statistical mechanics and extensive numerical simulations, we explored some of the aspects that better describe the rich model devised, such as its transient and stationary behaviour.

Dados de tempo de falha são caracterizados pela presença de censuras, que são observações que não foram acompanhadas até a ocorrência de um evento de interesse. Para estudar o comportamento de dados com essa natureza, distribuições de probabilidade são utilizadas. Além disso, é comum se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas aos tempos de falha. Dessa forma, o objetivo geral do presente trabalho é propor duas novas distribuições utilizando a função geradora de distribuições gama, no contexto de modelos de regressão em análise de sobrevivência. Essa função possui um parâmetro de forma que permite criar famílias paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos. Assim, a distribuição Weibull e a distribuição log-logística foram modificadas, dando origem a duas novas distribuições de probabilidade, denominadas de gama-Weibull e gama-log-logística, respectivamente. Consequentemente, os modelos de regressão locação-escala, de longa-duração e com efeito aleatório foram estudados, considerando as novas distribuições de probabilidade. Para cada um dos modelos propostos, foi utilizado o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros e algumas medidas de diagnóstico de influência global e local foram calculadas para encontrar possíveis pontos influentes. No entanto, os resíduos foram propostos apenas para os modelos locação-escala para dados com censura à direita e para dados com censura intervalar, bem um estudo de simulação para verificar a distribuição empírica dos resíduos. Outra questão explorada é a introdução dos modelos: gama-Weibull inflacionado de zeros e gama-log-logística inflacionado de zeros, para analisar dados de produção de óleo de copaíba. Por fim, diferentes conjunto de dados foram utilizados para ilustrar a aplicação de cada um dos modelos propostos. / Failure time data are characterized by the presence of censoring, which are observations that were not followed up until the occurrence of an event of interest. To study the behavior of the data of that nature, probability distributions are used. Furthermore, it is common to have one or more explanatory variables associated to failure times. Thus, the goal of this work is given to the generating of gamma distributions function in the context of regression models in survival analysis. This function has a shape parameter that allows create parametric families of distributions that are flexible to capture a wide variety of symmetrical and asymmetrical behaviors. Therefore, through the generating of gamma distributions function, the Weibull distribution and log-logistic distribution were modified to give two new probability distributions: gamma-Weibull and gammalog-logistic. Additionally, location-scale regression models, long-term models and models with random effects were also studied, considering the new distributions. For each of the proposed models, we used the maximum likelihood method to estimate the parameters and some diagnostic measures of global and local influence were calculated for possible influential points. However, residuals have been proposed for data with right censoring and interval-censored data and a simulation study to verify the empirical distribution of the residuals. Another issue explored is the introduction of models: gamma-Weibull inflated zeros and gamma-log-logistic inflated zeros, to analyze production data copaiba oil. Finally, different data set are used to illustrate the application of each of the models.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3210.pdf: 2722851 bytes, checksum: 0a55617205630631613002c3c20fb9e5 (MD5) Previous issue date: 2010-08-23 / In some emergency medical systems the service demand is high due to the treatment of patients in the range severe to mild, which increases the utilization level of the servers. In these systems, may be queues formation and so the need to explicitly consider priority in care is extremely important. In this study we extend the hypercube model to deal with this situation never explored in the literature. Besides that, the geographical and temporal demand of SAMU can change throughout the day due to their random nature. The goals of this study are: (a) to extend the model in order to consider hypercube priority queue, which as far as we know has never been done in the literature and (b) to propose an approach for multiple configurations of ambulances´ localization, exploring important variations in demand and service throughout the day. In this work, in order to verify the feasibility and applicability of this approach, we conducted a case study at Ribeirão Preto´s SAMU (SAMU-RP) that, apart from urgent care and emergency operates removing patients (transporting patients between hospitals, from hospital to home and vice versa). Besides the original configuration of SAMU-RP, we analyzed five alternatives scenarios to examine three important issues: the impact of the removals, the impact of increased demand at the busiest periods and the possibility of multiple configurations for the localization of ambulances in the three analyzed periods in important performance measures of the system, like: workloads, travel times, response times for users, etc. The results show that the hypercube model with priority in the queue can be used to analyze systems like SAMU-RP and it allows sufficiently rapid and accurate evaluation of the performance, of the system in several scenarios. / Em alguns Sistemas de Atendimento Emergenciais a demanda pelo serviço é alta devido ao atendimento a pacientes em estado grave a leve, fazendo aumentar o nível de utilização dos servidores. Nesses sistemas, pode haver formação de filas de espera e a necessidade de considerar explicitamente políticas de prioridade no atendimento é extremamente importante e requer extensões no modelo hipercubo que nunca foram exploradas na literatura. Ainda, a demanda geográfica e temporal dos SAMU s pode mudar ao longo do dia devido a sua natureza aleatória. Os objetivos do presente estudo são: (a) estender o modelo hipercubo para considerar fila com prioridade, o que até onde se tem conhecimento nunca foi feito na literatura e (b) propor uma abordagem para múltiplas configurações de localização das ambulâncias, explorando variações importantes da demanda e do serviço ao longo do dia. Para verificar a viabilidade e a aplicabilidade desta abordagem, é realizado um estudo de caso no SAMU de Ribeirão Preto-SP (SAMU-RP) que, além dos atendimentos de urgência e emergência, opera atendendo remoção de pacientes (transporte de pacientes entre hospitais, de domicílio para hospital ou vice-versa). Além da configuração original do SAMU-RP, foram analisados cinco cenários alternativos que consideram questões importantes: o impacto dos atendimentos de remoção; o impacto do aumento da demanda no período mais congestionado e a possibilidade de múltiplas configurações de localização das ambulâncias nos três períodos analisados em importantes medidas de desempenho do sistema, tais como workloads das ambulâncias, tempos de viagem das ambulâncias, tempos de resposta aos usuários, entre outros. Os resultados mostram que o modelo hipercubo, estendido para tratar prioridade na fila, pode ser utilizado para analisar satisfatoriamente sistemas como o SAMU-RP, permitindo uma avaliação suficientemente rápida e precisa do desempenho do sistema em diversos cenários.

Este trabalho busca descrever sistemas irreversíveis (aqueles que não obedecem ao balanceamento detalhado) usando o formalismo mecânico-estatístico que tem como base a dinâmica estocástica. Nossos principais objetivos são: (i) a investigação do comportamento crítico e das possíveis classes de universalidade em sistemas irreversíveis; (ii) a modelagem da dinâmica de propagação de epidemias. Primeiramente investigamos o modelo suscetível-infectado-recuperado (SIR) estocástico e espacialmente estruturado. Nesse modelo, os indivíduos são divididos em três classes: suscetível (S), infectado devido ao contato com um vizinho infectado, e um individuo infectado pode recuperar-se espontaneamente. Este modelo exibe transição de fase em que a doença se espalha e uma fase em que não há espalhamento da doença. Tratando cada par suscetível-infectado como uma conexão através da qual pode haver propagação da epidemia, mostramos que é possível estabelecer uma conexão entre o modelo SIR e o modelo de percolação. Assim, pudemos utilizar métodos da teoria de percolação usual para determinar o limiar de espalhamento epidêmico. Por meio de aproximações de campo médio dinâmico, simulações computacionais de Monte Carlo estacionárias e simulações dependentes do tempo, determinamos o ponto critico e o comportamento critico desse modelo. Ademais, propomos dois modelos para descrever um processo epidêmico de transmissão vetorial. Consideramos duas populações interagentes uma formada por vetores e a outra por hospedeiros. Os vetores podem ser suscetíveis (S) ou infectados (I), enquanto os estados permitidos para os hospedeiros são os mesmos do modelo SIR. O processo de transmissão da doença ocorre devido ao contato local de um hospedeiro (vetor) suscetível com um vetor (hospedeiro) infectado. Determinamos o limiar de infecção, o tamanho da epidemia e mostramos que ambos os modelos exibem transições de fase de segunda ordem e que pertencem à classe de universalidade da percolação dinâmica isotrópica. / This study aims to describe irreversible systems (those that do not obey detailed balance) using a statistical mechanics formalism based on stochastic dynamics. Our main objectives are: (i) to investigate the critical behavior and the possible universality classes in irreversible systems; (ii) and modeling the dynamics of epidemic spreading. First we investigate the stochastic and spatially structured susceptible-infected-recovered model (SIR). In this model, individuals are divided into three classes: susceptible (S), infected (I) and recovered (R). A susceptible individual may become infected due to contact with an infected neighbor, and an infected individual may recover spontaneously. This model exhibits a phase transition between a phase in which the epidemic spreads and a phase where there is no spreading of the disease. Treating each susceptible-infected pair as a connection through which there may be epidemic spreading, we show that it is possible to establish a connection between the SIR model and the percolation model. Thus we are able to use methods of the theory of standard percolation for determining the epidemic spreading. By means of dynamic mean-field approximations and stationary and time-dependent computational Monte Carlo simulations, we determine the critical point and critical behavior of this model. In addition, we propose two models to describe the vector transmitted epidemic process. We consider two interacting populations, one formed by vectors and other by hosts. The vectors may be susceptible (S) or infected (I), where the states allowed for the hosts are the same as those in the SIR model. Transmission of the disease occurs due to contact between a local host (vector) and a susceptible vector (host) infected. We determine the threshold of infection, the size of the epidemic, and show that both models exhibit second order phase transitions that belong to the universality class of dynamic isotropic percolation.

Neste trabalho estudamos um modelo estocástico com simetria Ising e dois estados absorventes em três dimensões com uma rede cúbica e em duas dimensões através de uma rede triangular. O estudo levou em conta cálculos de aproximação de campo médio e simulações de Monte Carlo. Os resultados mostraram que o modelo tem transição de segunda ordem de uma fase paramagnética para uma fase ferromagnética, uma transição da fase ferromagnética para uma fase absorvente, também de segunda ordem, e ainda uma transição de primeira ordem da fase paramagnética para a fase absorvente. No espaço de parâmetros as três linhas de transição se encontram no diagrama de fases em um ponto onde o modelo se comporta como o modelo do votante. / In this work we studied a stochastic model with ising symmetry and two simmetric absorbing configurations in a three-dimensional cubic lattice and in two dimensions using a triangular lattice. The study took into account simple mean-field approximations and Monte Carlo simulations. The results showed that the model has a second-order transition from a paramagnetic phase to a ferromagnetic phase and second-order transition from ferromagnetic phase to the absorbing one. A first-order phase transition from the paramagnetic phase to the absorbing phase is observed too. In the phase diagram the two second-order transition lines aproaches to the point where the model behaves like the voter model.

Mathematical modeling of spreading processes have been largely studied in the literature, and its presented a boom in the past few years. This is a fundamental task on the understanding and prediction of real spreading processes on top of a population and are subject to many structural and dynamical constraints. Aiming at a better understanding of this processes, we focused in two task: the modeling and the analysis of both dynamical and structural aspects of these processes. Initially, we proposed a new and general model that unifies epidemic and rumor spreading. Besides, regarding the analysis of these processes, we extended the classical formalism to multilayer networks, in which the theory was lacking. Interestingly, this study opened up new challenges concerning the understanding of multilayer networks. More specifically, regarding their spectral properties. In this thesis, we analyzed such processes on top of single and multilayer networks. Thus, throughout our analysis, we followed three complementary approaches: (i) analytical, (ii) numerical and (iii) simulations, mainly Monte Carlo simulations. Our main results are: (i) a new unifying model, enabling us to model and understand spreading processes on large systems, (ii) characterization of new phenomena on multilayer networks, such as layer-wise localization and the barrier effect and (iii) an spectral analysis of multilayer systems, suggesting a universal parameter and proposing a new analytical tool for its analysis. Our contributions enable further research on modeling of spreading processes, also emphasizing the importance of considering the complete multilayer structure instead of any coarse-graining. Additionally, it can be directly applied on the prediction and modeling real processes. Thus, aside from the theoretical interest and its mathematical implications, it also presents important social impact. / A modelagem matemática dos processos de disseminação tem sido amplamente estudada na literatura, sendo que o seu estudo apresentou um boom nos últimos anos. Esta é uma tarefa fundamental na compreensão e previsão de epidemias reais e propagação de rumores numa população, ademais, estas estão sujeitas a muitas restrições estruturais e dinâmicas. Com o objetivo de entender melhor esses processos, nos concentramos em duas tarefas: a de modelagem e a de análise de aspectos dinâmicos e estruturais. No primeiro, propomos um modelo novo e geral que une a epidemia e propagação de rumores. Também, no que diz respeito à análise desses processos, estendemos o formalismo clássico às redes multicamadas, onde tal teoria era inexistente. Curiosamente, este estudo abriu novos desafios relacionados à compreensão de redes multicamadas, mais especificamente em relação às suas propriedades espectrais. Nessa tese, analisamos esses processos em redes de uma e múltiplas camadas. Ao longo de nossas análises seguimos três abordagens complementares: (i) análises analíticas, (ii) experimentos numéricos e (iii) simulações de Monte Carlo. Assim, nossos principais resultados são: (i) um novo modelo que unifica as dinâmicas de rumor e epidemias, nos permitindo modelar e entender tais processos em grandes sistemas, (ii) caracterização de novos fenômenos em redes multicamadas, como a localização em camadas e o efeito barreira e (iii) uma análise espectral de sistemas multicamadas, sugerindo um parâmetro de escala universal e propondo uma nova ferramenta analítica para sua análise. Nossas contribuições permitem que novas pesquisas sobre modelagem de processos de propagação, enfatizando também a importância de se considerar a estrutura multicamada. Dessa forma, as nossas contribuições podem ser diretamente aplicadas à predição e modelagem de processos reais. Além do interesse teórico e matemático, nosso trabalho também apresenta implicações sociais importantes.