Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Atualmente observa-se uma expressiva perda de biodiversidade global resultante de atividades antrópicas, sendo a introdução de espécies exóticas uma das mais impactantes. A jaqueira Artocarpus heterophyllus é uma espécie exótica introduzida no Brasil durante o período colonial, sendo considerada invasora em diversas localidades. Na Mata Atlântica invade áreas de mata aberta e de borda, habitualmente associadas a ambientes antrópicos. Na Ilha Grande é encontrada em grande abundância em decorrência do histórico de ocupação humana. Para compreender como a mastofauna responde a presença da jaqueira, o Laboratório de Ecologia de Mamíferos da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) vem desenvolvendo um estudo ao longo de seis anos nos arredores da Vila Dois Rios, localizada na face oceânica da Ilha Grande. A partir dos resultados prévios iniciou-se uma segunda etapa do estudo no mesmo local que buscou avaliar diferentes métodos de controle das jaqueiras. O presente estudo é uma continuação direta desses dois trabalhos anteriores e teve como objetivo acompanhar as respostas da comunidade de pequenos mamíferos no período imediatamente posterior ao controle. Durante 18 meses foram amostradas bimestralmente 18 grades, 10 aonde foi efetuado o controle das jaqueiras e 8 aonde não foi constatada a presença desta árvore. Em cada grade foram colocadas 11 armadilhas de captura viva sendo banana a isca utilizada. Os mamíferos capturados foram medidos e suas fezes coletadas. A quantidade de jacas em cada área também foi anotada bimensalmente. As fezes foram analisadas em laboratório e as sementes encontradas identificadas. Os resultados obtidos indicam que a influência de A. heterophyllus sobre a estrutura da comunidade de pequenos mamíferos foi menor após o tratamento de controle. A única espécie que parece ainda responder a abundância de jaqueiras é o roedor Trinomys dimidiatus, que apresentou densidades mais elevadas nas áreas em tratamento, porém mais próximas a resultados obtidos para espécies congêneres em áreas pouco antropizadas. Utilizando uma abordagem de redes complexas observamos que, embora T. dimidiatus seja a espécie mais abundante em termos de número de indivíduos, o gambá Didelphis aurita parece ser a espécie de mamífero mais importante para dispersão de sementes nativas, aparecendo como espécie com maior número de conexões com espécies de sementes nas redes contruídas para as áreas sem jaqueiras e com jaqueiras antes e após o tratamento. Finalmente, a partir dos dados obtidos criamos um modelo matemático para a população de T. dimidiatus dos arredores da Vila Dois Rios, baseado em um crescimento logístico. Os resultados do modelo proposto se mostraram correlacionados com os dados de abundância reais, de modo que ele parece ser um simulador adequado da população local. / Currently, the world is experiencing a severe loss of biodiversity as consequence of human activities. Of these, the introduction of exotic species is one of the most harmful. The jackfruit tree, Artocarpus heterophyllus, is considered an exotic species in Brazil, where it was introduced during colonial times. In the Brazilian Atlantic Rainforest, A. heterophyllus colonizes open canopy and edge areas, mostly associated with anthropic environments. In Ilha Grande it can be found in high densities as a result of the historical process of human occupation of the island. To better understand if and how the small mammalian fauna responded to the presence of A. heterophyllus, the Laboratory of Mammal Ecology of Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) has been developing a study in the course of the last six years in the surroundings of Vila Dois Rios, located in the oceanic front of Ilha Grande. Based on previous results, a second phase of the study was implemented in the same local. This second study aimed to evaluate the best control method for the jackfruit trees (Moura 2011). The present study is a direct continuation of both studies, its main objective being to accompany the responses of mammalian community in the period immediately after the treatment of the jackfruit trees. During the course of 18 months 18 grids were sampled in a bimonthly basis, 10 where the jackfruit trees were treated and 8 where jackfruit trees were absent. In each grid 11 live traps were opened, and the bait was banana. The captured mammals were ear-tagged and measured and their feces collected. The number of jackfruits was also counted in each area bimonthly. The feces were analyzed in laboratory and the found seeds identified. Our results indicate that the community structure is being less influenced by A. heterophyllus abundances after the control treatment. The only species that still presented a response to the presence of A. heterophyllus was the spiny rat Trinomys dimidiatus. Even so, although the density of T. dimidiatus was high, it was lower than the density found previously, being more similar to results obtained for congeneric species in less anthropized sites. By using complex network analysis we observed that, although T. dimidiatus is the most abundant species in the study area, the opossum Didelphis aurita seems to be the most important species in terms of seed dispersal. D. aurita was the species with most connections in all built networks for areas without jackfruit trees and with jackfruit trees before and after the treatment. Finally, based on the obtained results we created a mathematical model for T. dimidiatus population of the surroundings of Vila Dois Rios, based on the logistic growth equation. The results of the proposed model were statistically correlated with our actual data, and so may be considered an adequate simulator for this particular population.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-09-04T22:52:31Z No. of bitstreams: 1 LarissaDeFariasRibeiro_DISSERT.pdf: 11722775 bytes, checksum: 25f833f70c653a1e2ebdff4750d5dd4e (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-09-12T21:02:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LarissaDeFariasRibeiro_DISSERT.pdf: 11722775 bytes, checksum: 25f833f70c653a1e2ebdff4750d5dd4e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-12T21:02:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LarissaDeFariasRibeiro_DISSERT.pdf: 11722775 bytes, checksum: 25f833f70c653a1e2ebdff4750d5dd4e (MD5) Previous issue date: 2017-01-13 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Estamos inseridos num mundo formado por redes e nos ?ltimos anos estudos sobre redes e suas propriedades t?m se expandido consideravelmente. A principal raz?o ? que diversos sistemas podem ser modelados atrav?s das chamadas Redes Complexas. Exemplos de sistemas facilmente modelados como redes s?o: a sociedade, a Web, o c?rebro, dentre outros. Para compreender o comportamento desses sistemas, v?rios modelos na ?rea de Redes Complexas foram propostos. Barab?si e Albert propuseram um modelo que inclu?a dois mecanismos b?sicos (crescimento e liga??o preferencial), reproduzindo um comportamento caracter?stico de alguns sistemas reais: a distribui??o de conectividade em lei de pot?ncia. Como consequ?ncia do modelo de Barab?si e Albert, foram surgindo outros modelos de redes, considerando diferentes tipos de fatores inclu?dos no mecanismo de liga??o preferencial. Modelos que utilizam este mecanismo explicam satisfatoriamente o aparecimento das distribui??es que seguem lei de pot?ncia em redes reais. Entretanto, a liga??o preferencial n?o ? o ?nico mecanismo atrav?s do qual uma rede pode crescer e gerar este tipo de distribui??o de conectividade. Por isso, neste trabalho analisamos dois modelos que utilizam mecanismos diferentes da liga??o preferencial e que s?o capazes de gerar redes sem escala t?pica: o modelo de c?pia de v?rtices e o modelo de transforma??o de redes poissonianas. Comparamos os resultados com as redes decorrentes do modelo de Barab?si e Albert, pois acreditamos que estudar modelos distintos que geram resultados similares nos permite ampliar nossos conhecimentos referentes a aplica??o de redes complexas e sobre os mecanismos capazes de gerar essas redes. Devido ? necessidade de produ??o e divulga??o de materiais introdut?rios ?s t?cnicas computacionais fundamentais para a simula??o de redes, tamb?m apresentamos neste trabalho algumas t?cnicas utilizadas para implementar as redes dos modelos apresentados.

O cérebro humano é considerado uma rede complexa em termos estruturais e funcionais em diferentes escalas. A caracterização da arquitetura desta rede pode ser considerada uma importante ferramenta no auxílio ao estudo de diferentes doenças neurodegenerativas. No presente estudo propusemos um software desenvolvido em JAVA para investigar esta arquitetura com base na correlação estatística de características morfológicas entre diferentes regiões do córtex. Foram utilizados dados de espessura cortical obtidos a partir de imagens de ressonância magnética de 191 indivíduos saudáveis e 93 pacientes com epilepsia. Foi proposto um modelo não linear para considerar o efeito da idade na espessura cortical com identificação de duas etapas: amadurecimento e envelhecimento. Os pacientes, quando comparados aos controles, apresentaram uma redução significativa na espessura cortical fundamentalmente nas regiões para-central, pericalcarina e do pré-cuneo no hemisfério direito. Esta diminuição também se manifestou ao longo da idade, com uma maior taxa de queda na região parahipocampal direita. Considerando a conectividade anatômica aqui calculada, o grupo de pacientes evidenciou alterações em 31\\% das possíveis conexões e de forma difusa. Adicionalmente, nas redes cerebrais dos pacientes houve uma diminuição de 15\\% no comprimento médio do caminho e no coeficiente de agrupamento. Aplicando-se um algoritmo de agrupamento, foram detectadas três comunidades para os indivíduos saudáveis e seis comunidades para os pacientes, confirmando uma quebra de organização estrutural neste ultimo grupo. Com este software esperamos trazer à comunidade mais uma ferramenta para análise das conexões cerebrais e suas modificações em determinadas patologias, contribuindo com seu entendimento e possível diagnóstico. / The human brain can be characterized as a complex network structurally and functionally in different levels. The description of the architecture of this network can be considered an important tool in understanding different neurodegenerative diseases. In the present study, we developed a software in JAVA to investigate this architecture based on statistical correlation of morphological characteristics between different cortex areas. It was used a database of cortical thickness obtained from magnetic resonance images of 191 healthy subjects and 93 patients with epilepsy. It was implemented a non-linear model to consider the effect of age in cortical thickness with identification of 2 stages: maturation and aging. The patients, when compared to healthy subjects, showed a significant reduction in cortical thickness, particularly at the areas precentral, pericalcarine and pré-cuneus of right hemisphere. This decrease also could be noted through the age, with a higher decrease rate at the right parahipocampal area. Considering the anatomical connectivity calculated, the patients group showed diffuse changes in 31\\% of the possible connections. Furthermore, in the patients brain network it was found a decrease of 15\\% in the characteristic path length and clustering coefficient. By applying a clustering algorithm, 3 clusters were detected in the healthy subjects and 6 clusters in the patients, confirming a breakdown of the structural organization in this last group. With our software we hope to bring to the community another tool to improve the brain connectivity analysis and its modifications in some pathologies, contributing with its understanding and possible diagnosis.

A presente pesquisa tem como objetivo construir uma abordagem conceitual de formação e gestão de uma dada rede de cooperação organizacional (RCO). O referencial teórico que sustenta esta pesquisa fundamenta-se nas mais recentes contribuições conceituais embasadas nos paradigmas de Redes Complexas, Redes Sócio-econômicas, Redes Organizacionais e Gestão Organizacional. Considerado como uma das ações de gestão prioritárias do governo brasileiro, utiliza-se como estudo de caso único para essa pesquisa a formação de uma rede de cooperação inter-organizacional que possa promover a inserção do Brasil na inovação em nanotecnologia aplicada em cargas úteis e satélites. Os agentes que representam significativamente o Sistema de Ciência, Tecnologia e Inovação (C,T&I) do setor aeroespacial no Brasil a AEB, CGEE, INPE, UnB, MCT, IPEA, MPOG, CTA (atual DCTA) são entrevistados de forma semi-estruturada e os relatórios técnicos mais relevantes ao caso são analisados. Em função da maior capacidade de consolidação dos dados obtidos respeitando os constructos propostos neste trabalho, os dados são apresentados utilizando-se de uma tecnologia de software de modelagem organizacional, PArchitect, em parceria com a Society of Design and Process Science. Em síntese, as evidências confirmam os pressupostos desta pesquisa caracterizando a RCO como sendo um sistema sócio-econômico, complexo e dinâmico, considerando as modalidades de cooperação técnico-produtiva, interorganizacional e tecnológica, movidas por cultura e competitividade. Além disso, o próprio processo de formação de uma dada RCO contribui para a dinâmica de sua gestão. Como resultado, essa pesquisa apresenta um modelo de referência de formação e gestão de redes de cooperação organizacional, com destaque ao caso, contribuindo com a compreensão da sua dinâmica, sob enfoque sistêmico; a localização e interpretação de mudanças e impactos na rede em um determinado contexto; e a correção em tempo hábil da direção da rede em torno do seu objetivo comum em um determinado contexto. / This study aims to build a conceptual approach for the design and management of a given business cooperation network (BCN). The theoretical framework that supports this research is organized upon the most recent conceptual contributions based on the paradigms of Complex Networks, Socio-economic Networks, Organizational Networks and Organizational Management. Regarded as one of the priority actions for management of the Brazilian government, the design of an inter-organizational cooperation network that could promote the insertion of Brazil in innovation in Nanotechnology applied to Payloads and Satellites is used as a unique case study for this research. The agents who represent significantly the Science, Technology & Innovation (S,T&I) System of the Brazilian Aerospace Sector - the AEB, CGEE, INPE, UnB, MCT, IPEA, MPOG, CTA (current DCTA) are interviewed in a semistructured technique and the most relevant technical reports of the case are analyzed. Due to the greater ability to consolidate the data obtained in compliance with the constructs proposed in this work, the data are presented using a software technology for organizational modeling named PArchitect in partnership with the Society of Design and Process Science. In summary, the evidence confirms the assumptions of this research characterizing the BCN as a complex and dynamic socio-economic system, considering the modalities of technical-productive, interorganizational and technological cooperation, driven by culture and competitiveness. Moreover, the process of designing a given BCN contributes to the dynamics of management. As a result, this study provides a reference model for the design and network management for organizational cooperation, highlighting the case. It contributes to the understanding of the BCN dynamics under a systemic approach; the location and interpretation of changes and impacts on the network at a given context; and the correction in a timely manner of the direction of the network around their common goal in a given context.

Tendo reformulado a mecânica surgida da termoestatística das radiações eletromagnéticas, a física quântica abriu o caminho nas baixas energias para a complexidade dos materiais e da vida, e nas altas energias para as partículas elementares e conexões cosmológicas. Entre as demais ciências, ela fundamenta a química fina, a biologia molecular e inúmeras aplicações práticas. No cotidiano tecnológico, através dos semicondutores e lasers da microeletrônica, a quântica é a alma conceitual das telecomunicações e das redes informáticas, instrumentando todas as atividades humanas, das relações pessoais às práticas médicas, e condicionando a emergência de uma sociedade em rede. Em associação com as tecnologias que promove, o domínio quântico tem sido central na investigação das redes complexas que transforma a compreensão de processos naturais, tecnológicos e sociais. Das redes neurais às sociais, qualquer campo de atividade e de conhecimento está sendo modificado ou desequilibrado pela percepção de seu caráter complexo. Impactada pelo novo ambiente, a educação já se desenvolve com recursos em rede amplamente difundidos e revê a conceituação do aprender como algo complexo e em rede em lugar da velha sequência linear de conteúdos. Sendo convergência e fonte de várias redes, a quântica pode cumprir importante papel na trama de redes de significados no processo de ensino e aprendizagem. Formar os professores com e para tais práticas pode dar mais significado a esse domínio científico já presente em nossa escola básica, mas cujo sentido real frequentemente escapa para quem aprende tanto quanto para quem ensina. Esta tese busca apresentar uma visão em rede do conjunto das redes entretecidas com a física quântica, tendo como contexto prático a formação inicial de professores. / Quantum Physics, a reconceptualization of Mechanics that emerged from the thermo statistics of electromagnetic radiation, has paved the way to the complexity of materials and life, at low energies, and to elementary particles and its cosmological connections, at high energies. Among the other sciences, quantum physics is the foundation to the new fine chemistry, as well as to the molecular biology and to their numerous practical applications. In everyday technology, through semiconductors and lasers of the microelectronic, quantum physics is the conceptual soul of telecommunications and informatics networks, giving tools to all sort of activities, from social relationships to the medical practices, and conditioning the emergency of a network society. In relation with technologies, the quantum domain has been central to the research of complex networks that changes the understanding of natural, technological and social processes. From neural to social networks, every field of activity and knowledge is nowadays modified or unbalanced by the perception of its complex character. Impacted by this new environment, education already develops with highly available network resources and reevaluates the concept of learning, as something complex instead of the old linear sequence of subjects. As convergence and source of many networks, quantum physics can play important role in the network of meanings of teaching and learning process. The training of teachers with and for these practices can give broader meaning to this scientific field already present in our basic school, but whose real meaning frequently is missed both by who learns as well as by who teaches. This tesis wants to presents a network vision of the ensemble of the networks weaved togheter with quantum physics, in the practical context of training future teachers.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Compreender a dinÃmica de produÃÃo e colaboraÃÃo em pesquisa pode revelar melhores estratÃgias para carreiras cientÃficas, instituiÃÃes acadÃmicas e agÃncias de fomento. Neste trabalho nÃs propomos o uso de uma grande e multidisciplinar base de currÃculos cientÃficos brasileira, a Plataforma Lattes, para o estudo de padrÃes em pesquisa cientÃfica e colaboraÃÃes. Esta base de dados inclui informaÃÃes detalhadas acerca de publicaÃÃes e pesquisadores. CurrÃculos individuais sÃo enviados pelos prÃprios pesquisadores de forma que a identificaÃÃo de coautoria nÃo à ambÃgua. Pesquisadores podem ser classificados por produÃÃo cientÃfica, localizaÃÃo geogrÃfica e Ãreas de pesquisa. Nossos resultados mostram que a rede de colaboraÃÃes cientÃficas tem crescido exponencialmente nas Ãltimas trÃs dÃcadas, com a distribuiÃÃo do nÃmero de colaboradores por pesquisador se aproximando de uma lei de potÃncia à medida que a rede evolui. AlÃm disso, ambas a distribuiÃÃo do nÃmero de colaboradores e a produÃÃo por pesquisador seguem o comportamento de leis de potÃncia, independentemente da regiÃo ou Ãreas, sugerindo que um mesmo mecanismo universal pode ser responsÃvel pelo crescimento da rede e pela produtividade dos pesquisadores. TambÃm mostramos que as redes de colaboraÃÃo investigadas apresentam um tÃpico comportamento assortativo, no qual pesquisadores de alto nÃvel (com muitos colaboradores) tendem a colaborador com outros semelhantes. Em seguida, mostramos que homens preferem colaborar com outros homens enquanto mulheres sÃo mais igualitÃrias ao estabelecer suas colaboraÃÃes. Isso à consistentemente observado em todas as Ãreas e à essencialmente independente do nÃmero de colaboraÃÃes do pesquisador. A Ãnica exceÃÃo sendo a Ãrea de Engenharia, na qual este viÃs à claramente menos pronunciado para pesquisadores com muitas colaboraÃÃes. TambÃm mostramos que o nÃmero de colaboraÃÃes segue o comportamento de leis de potÃncia, com um cutoff dependente do gÃnero. Isso se reflete no fato de que em mÃdia mulheres produzem menos artigos e tÃm menos colaboraÃÃes que homens. TambÃm mostramos que ambos os gÃneros exibem a mesma tendÃncia quanto a colaboraÃÃes interdisciplinares, exceto em CiÃncias Exatas e da Terra, nas quais mulheres tendo mais colaboradores sÃo mais propensas a pesquisas interdisciplinares. / Understanding the dynamics of research production and collaboration may reveal better strategies for scientific careers, academic institutions and funding agencies. Here we propose the use of a large and multidisciplinary database of scientific curricula in Brazil, namely, the Lattes Platform, to study patterns of scientific production and collaboration. Detailed information about publications and researchers is available in this database. Individual curricula are submitted by the researchers themselves so that co-authorship is unambiguous. Researchers can be evaluated by scientific productivity, geographical location and field of expertise. Our results show that the collaboration network is growing exponentially for the last three decades, with a distribution of number of collaborators per researcher that approaches a power-law as the network gets older. Moreover, both the distributions of number of collaborators and production per researcher obey power-law behaviors, regardless of the geographical location or field, suggesting that the same universal mechanism might be responsible for network growth and productivity. We also show that the collaboration network under investigation displays a typical assortative mixing behavior, where teeming researchers (i.e., with high degree) tend to collaborate with others alike. Moreover, we discover that on average men prefer collaborating with other men than with women, while women are more egalitarian. This is consistently observed over all fields and essentially independent on the number of collaborators of the researcher. The solely exception is for engineering, where clearly this gender bias is less pronounced, when the number of collaborators increases. We also find that the distribution of number of collaborators follows a power-law, with a cut-off that is gender dependent. This reflects the fact that on average men produce more papers andhave more collaborators than women. We also find that both genders display the same tendency towards interdisciplinary collaborations, except for Exact and Earth Sciences, where women having many collaborators are more open to interdisciplinary research.

Redes de Sensores Sem Fio são um tipo especial de rede ad-hoc que são posicionadas em uma região para monitorar fenômenos físicos. Considerando que os sensores dessas redes são independentes e possuem um raio de cobertura pequeno, é comum a utilização de um grande número de sensores para monitorar uma área grande. Um problema nesses tipos de redes é garantir que o máximo de dados capturados por esses sensores sejam coletados e transmitidos até uma estação base para que possam ser analisados por usuários. Uma abordagem para resolver esse problema é por meio da utilização de sensores especiais chamados cluster heads. Esses sensores são posicionados estrategicamente para coletar a informação de um grupo de sensores e transmiti-la para a estação base. Assim surge a necessidade de agrupar esses sensores. Nesse trabalho é proposta uma técnica híbrida baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-Médias e em detecção comunidades em redes complexas. Esse algoritmo, chamado de QK-Médias, tenta aproveitar as vantagens das duas abordagens em duas etapas. Primeiro a rede é quebrada em comunidades usando uma técnica de detecção de comunidades. Em seguida essas comunidades são quebradas em subcomunidades de tal forma que os cluster heads consigam gerenciar. Os resultados obtidos a partir do agrupamento de sensores utilizando o QK-Médias mostram que é possível diminuir o número de mensagens perdidas na rede utilizando menos cluster heads que algoritmos tradicionais de agrupamento em redes de sensores sem fio / Wireless Sensor Networks are a special kind of ad-hoc network that are deployed in a monitoring field in order to detect some physical phenomenon. Due to the low dependability of individual nodes and small radio coverage, it is common to use a large number of sensors. A common problem in this sort of network is to guarantee that the highst number of captured data was sucessfull broadcast to the base station. One approach to solve this problem use special sensors called cluster heads. These sensors are responsible for collecting data from a group of common sensors and broadcast it to a base station. Thus, it is necessary to cluster these sensors. Here we propose a hybrid clustering algorithm based on community detection in complex networks and traditional K-means clustering technique: the QK-Means algorithm. This new algorithm is composed by two steps. First, the network is broken into communities and then broken into subcommuinties that the cluster heads can deal with. Simulation results show that QK-Means can decrease the rate of lost messages in the network using less cluster heads than tradicional clustering algorithms

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.

Texture is one of the primary visual attributes used to describe patterns found in nature. Several texture analysis methods have been used as powerful tools for real applications involving analysis and computer vision. However, existing methods do not successfully discriminate the complexity of texture patterns. Such methods disregard the possibility of describing image structures by means of measures such as the fractal dimension. Fractality-based measures allow a non-integer geometric interpretation with applications in areas such as mathematics, physics, and biology. With this gap in mind, the central hypothesis of this thesis is that textures can be described as irregular fractal surfaces due to their complex geometry; such geometry can be exploited for image analysis and computer vision. By exploring such possibilities, pushing the limits of the state-of-the-art, this thesis starts with an analysis of texture features achieved by means of agents on image surfaces. To do so, we used the Bouligand-Minkowski fractal dimension, swarm-system Artificial Crawlers, and non-linear diffusion of Perona-Malik, techniques that led to methodologies with efficacy and efficiency comparable to the state-of-the-art. Our first method combines fractal dimension with random walks on the surface of images. In a second approach, non-linear diffusion is used to represent texture images at different scales, which are described via their fractal dimension for image classification purposes. In a third proposal, we employ fractal dimension concepts over multiple scales derived from the same image for a richer texture description. One of the purposes is the automatic detection of diseases in soybean leaves. Finally, texture characteristics were exploited in a method based on complex networks used to analyze the agglomeration of particles in nanotechnology images. The results achieved in the four methodologies described in this thesis demonstrated the potential of using texture features in tasks of classification and pattern recognition. The contributions of this work shall support significant advances in materials engineering, computer vision, and agriculture. / A textura é um dos principais atributos visuais para a descrição de padrões encontrados na natureza. Diversos métodos de análise de textura têm sido usados como uma poderosa ferramenta para aplicações reais que envolvem análise de imagens e visão computacional. Entretanto, os métodos existentes não conseguem discriminar com sucesso a complexidade dos padrões de textura. Tais métodos desconsideram a possibilidade de se descrever estruturas de imagens por meio de medidas como a dimensão fractal. Medidas baseadas em fractalidade permitem uma interpretação geométrica não-inteira que possui aplicações encontradas em áreas como matemática, física, e biologia. Sobre esta lacuna metodológica, a hipótese central desta tese é que texturas presentes na natureza podem ser medidas como superfícies fractais irregulares devido à sua geometria complexa, o que pode ser explorado para fins de análise de imagens e visão computacional. Para superar tais limitações, avançando o estado da arte, esta tese se inicia com uma análise das características de texturas baseada em caminhadas aleatórias de agentes sobre superfícies de imagens. Esta primeira análise leva a um método que combina dimensão fractal com caminhadas de agentes sobre a superfície de imagens. Em uma segunda abordagem, usa-se a difusão não-linear para representar imagens de texturas em diferentes escalas, as quais são descritas via dimensão fractal para fins de classificação de imagens. Em uma terceira proposta, emprega-se a dimensão fractal sobre múltiplas escalas derivadas de uma mesma imagem com o propósito de se realizar a descrição multi-escala de texturas. Um dos propósitos específicos foi a detecção automática de doenças em folhas de soja. Por último, as características de textura foram exploradas segundo uma metodologia baseada em redes complexas para análise de aglomeração de partículas em imagens de nanotecnologia. Os resultados alcançados nesta tese demonstraram o potencial do uso de características de textura. Para tanto foram usadas técnicas de dimensão fractal de Bouligand-Minkowski, multiagentes Artificial Crawlerse difusão não-linear de Perona-Malik, os quais alcançaram eficácia e eficiência comparáveis ao do estado da arte. As contribuições obtidas devem suportar avanços significativos nas áreas de engenharia de materiais, visão computacional, e agricultura.

Os objetivos desta monografia foram analisar as propriedades de topologias de redes complexas, analisar as potencialidades e comparar desempenho de softwares gratuitos de geração de topologias e simular roteamento de tráfego em redes de telecomunicações. As principais topologias analisadas foram a regular, aleatória e livre de escala. As propriedades topológicas incluem o grau nodal, a distribuição de grau, o coeficiente de agrupamento, o comprimento médio do caminho, além do efeito mundo pequeno. Foram avaliadas as potencialidades de três ferramentas gratuitas de geração e análise de redes, o B-A, Pajek e NetLogo. Como exemplos de aplicação em redes de telecomunicações, com destaque para redes ópticas utilizando técnica de multiplexação por divisão de comprimento de onda, foram implementados os seguintes algoritmos de roteamento de tráfego: roteamento fixo com alocação de comprimento de onda sequencial fixa e roteamento adaptativo com alocação de comprimento de onda menos usado, mais usado, aleatória e busca exaustiva. O desempenho dos algoritmos de roteamento e alocação de comprimentos de onda de modo nas topologias analisadas foram comparados. / The purposes of this master\'s thesis are to analyze the properties of complex network topologies, analyze and compare the performance of free software for generating topologies and simulate traffic routing in telecommunication networks. The main topologies analyzed were the regular, random and scale-free. The topological properties include the nodal degree, the distribution degree, clustering coefficient, average path length and small-world effect. The performance of the free softwares B-A, Pajek and Netlogo were evaluated. As examples of application in telecommunication networks, especially for optical networks using wavelength division multiplexing technique, the following routing traffic algorithms were implemented: Fixed routing with first-fit wavelength assignment and adaptive routing with least used wavelength assignment, most used, random and exhaustive search. The performance of algorithms for routing and wavelength allocation employed in the analyzed topologies was compared.