Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:54Z (GMT). No. of bitstreams: 3 arquivo7763_1.pdf: 6132198 bytes, checksum: 9583aed73df9b715c6ac388fd2960d11 (MD5) arquivo7763_2.pdf: 8554510 bytes, checksum: 5c593d6759a4c5587c110585188fab4d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A atividade de um conjunto de neurônios interligados é um problema de atual interesse que pode ser abordado com uma descrição detalhada dos neurônios da população ou, estudando a dinâmica da resposta dessas populações sim descrever em detalhe o comportamento individual dos neurônios. O modelo de Wilson-Cowan consiste em equações para as taxas de disparo de subpopulações localizadas de neurônios excitatórios e inibitórios. A principal suposição para chegar nas equações está baseada no alto grau de redundância local (ou seja, a suposição de que neurônios vizinhos respondem da mesma forma a estímulos similares) e a aleatoriedade das conexões locais. A vantagem destas equações consiste em reduzir a atividade de um número grande de neurônios a uma descrição de duas variáveis, com o que se consegue simpli ficar consideravelmente o problema. Particularmente, elas prevêem a existência de atividade de ciclo-limite em resposta a um estímulo constante usando uma auto-interação mais forte na subpopulação excitatória que na inibitória. Nós analisamos se uma rede aleatória de neurô- nios de FitzHugh-Nagumo que tenta reproduzir a hipótese de Wilson-Cowan tem de fato esse comportamento dinâmico de baixa dimensionalidade. Os neurônios são conectados com sinapses químicas excitatórias e inibitórias que se descrevem usando modelos de Markov de dois estados. As sinapses são distribuídas aleatoriamente, gerando assim quatro grafos dirigidos de Erdos-Rényi: cada um dos NE(NI) neurônios excitatórios (inibitórios), recebe, em média, KEE(KEI) sinapses excitatórias da subpopulação excitatória, e KIE(KII) sinapses inibitórias da subpopulação inibitória. Os resultados mostram a existência de ciclos-limite e pontos fixos quando projetamos nosso sistema no plano de fase de Wilson-Cowan. Particularmente, o comportamento bidimensional de ciclo-limite é mais claro quando pelo menos uma das subpopulações (geralmente a popula ção excitatória) está aproximadamente sincronizada (sincronização perfeita não é observada devido à desordem própria da conectividade sináptica). Entretanto, quando as conectividades médias são pequenas, os neurônios se comportam de maneira diferente e a projeção no plano de Wilson-Cowan sugere uma descrição num espaço de fase com dimensão mais alta. Para quanti ficar essa alta dimensionalidade, calculamos a dimensão de imersão (embedding) necessária para desdobrar o atrator que descreve o sistema

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work we study the critical properties of the spin-1 Blume-Capel model in two dimensions on Voronoi- Delaunay random lattices with quenched connectivity disorder. The system is treated by applying Monte Carlo simulations using the heat-bath update algorithm together with single histograms re-weighting tech- niques. We calculate the critical temperature as well as the critical exponents as a function of the crystal field -. It is found that this disordered system exhibits phase transitions of first- and second-order types that de- pend on the value of the crystal field. For values of - ≤ 3, where the nearest-neighbor exchange interaction J has been set to unity, the disordered system presents a second-order phase transition. The results suggest that the corresponding exponents ratio belong to the same universality class as the regular two-dimensional ferromagnetic model. There exists a tricritical point close to -t = 3:05(4) with different critical exponents. For -t ≤ - < 3:4 this model undergoes a first-order phase transition. Finally, for - ≥ 3:4 the system is always in the paramagnetic phase. / Neste trabalho estudamos as propriedades críticas do modelo Blume-Capel spin-1 em redes aleatórias de Voronoi-Delaunay em duas dimensões com desordem temperada nas conectividades. O sistema é tratado pela aplicação de simulações de Monte Carlo usando o algoritmo de banho térmico de atualização em con- junto com a técnica de repesagem do histograma simples. Nós calculamos a temperatura crítica bem como os expoentes críticos como função do campo cristalino -. Verificou-se que este sistema desordenado exibe transições de fases do tipo primeira e segunda ordem que dependem do valor do campo cristalino. Para valores de - ≤ 3, onde a interação de troca de primeiros vizinhos J foi definida como unidade, o sistema desordenado apresenta uma transição de fase de segunda ordem. Os resultados sugerem que a correspon- dente relação dos expoentes pertencem à mesma classe de universalidade como o modelo ferromagnético bidimensional regular. Existe um ponto tricrítico próximo de -t = 3:05(4) com diferentes expoentes críti- cos . Para -t ≤ - < 3:4 este modelo mostra uma transição de fase de primeira ordem. Finalmente, para - ≥ 3:4 o sistema é sempre na fase paramagnética. / São Cristóvão, SE

Estuda-se o espalhamento de doenças contagiosas utilizando modelos suscetível-infectado-recuperado (SIR) representados por equações diferenciais ordinárias (EDOs) e por autômatos celulares probabilistas (ACPs) conectados por redes aleatórias. Cada indivíduo (célula) do reticulado do ACP sofre a influência de outros, sendo que a probabilidade de ocorrer interação com os mais próximos é maior. Efetuam-se simulações para investigar como a propagação da doença é afetada pela topologia de acoplamento da população. Comparam-se os resultados numéricos obtidos com o modelo baseado em ACPs aleatoriamente conectados com os resultados obtidos com o modelo descrito por EDOs. Conclui-se que considerar a estrutura topológica da população pode dificultar a caracterização da doença, a partir da observação da evolução temporal do número de infectados. Conclui-se também que isolar alguns infectados causa o mesmo efeito do que isolar muitos suscetíveis. Além disso, analisa-se uma estratégia de vacinação com base em teoria dos jogos. Nesse jogo, o governo tenta minimizar os gastos para controlar a epidemia. Como resultado, o governo realiza campanhas quase-periódicas de vacinação. / The spreading of contagious diseases is studied by using susceptible-infected-recovered (SIR) models represented by ordinary differential equations (ODE) and by probabilistic cellular automata (PCA) connected by random networks. Each individual (cell) of the PCA lattice experiences the influence of others, where the probability of occurring interaction with the nearest ones is higher. Simulations for investigating how the disease propagation is affected by the coupling topology of the population are performed. The numerical results obtained with the model based on randomly connected PCA are compared to the results obtained with the model described by ODE. It is concluded that considering the topological structure of the population can pose difficulties for characterizing the disease, from the observation of the time evolution of the number of infected individuals. It is also concluded that isolating a few infected subjects can cause the same effect than isolating many susceptible individuals. Furthermore, a vaccination strategy based on game theory is analyzed. In this game, the government tries to minimize the expenses for controlling the epidemic. As consequence, the government implements quasi-periodic vaccination campaigns.

Submitted by Anna Patricia Pachas Manrique (annapamanrique@gmail.com) on 2017-02-23T20:20:56Z No. of bitstreams: 1 20_02 (1).pdf: 1460371 bytes, checksum: e98c8f4713680550a770e8efcc7ffa14 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2017-08-03T17:52:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 20_02 (1).pdf: 1460371 bytes, checksum: e98c8f4713680550a770e8efcc7ffa14 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-18T14:34:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 20_02 (1).pdf: 1460371 bytes, checksum: e98c8f4713680550a770e8efcc7ffa14 (MD5) Previous issue date: 2016-08-29 / The speed and comprehensiveness global level with the pathogen has spread in recent years has drawn attention to the importance of the contact’s social network structure. In fact, the topology of the networks in which members of society interact has influenced the dynamics of epidemics. Studies have shown that pathogens when disiparem in scale-free networks have different effects when compared broadcast in random networks, such as the classic models. In these there were epidemic threshold, may somehow the health ministry have a control on the dissipation of diseases by applying certain measures such as vaccines. Already in models in which are considered the networks, specifically the free network scale, the threshold disappears. Thus, the epidemic threshold depends on the topology is required to include within this structure models Because of the importance of these networks, random networks and scalefree have been implemented along the epidemics of propagation models to check the epidemic threshold and the characteristic time, noting that the epidemic threshold disappears / A velocidade e a abrangência a nível mundial com que os agentes patogênicos tem se disseminado nos últimos anos tem chamado a atenção para a importância da estrutura da rede social de contato . De fato, a topologia das redes na qual os membros da sociedade interagem têm influenciado na dinâmica das epidemias.Estudos têm demostrado que os agentes patogênicos ao se dissiparem em redes livres de escala tem efeitos diferentes se comparado quando difundidos em redes aleatórias, como nos modelos clássicos. Nestes existiam limiar de epidemia ,podendo de alguma forma as entidades de saúde ter um controle sobre a dissipação das enfermidades , aplicando certas medidas como as vacinas por exemplo. Já nos modelos nos quais são consideradas as redes , especificamente a rede livre de escala,este limiar desaparece. Desta forma, o limiar de epidemia ao depender da topologia se faz necessário incluir esta estrutura dentro dos modelos epidemiológicos. Devido a importância destas redes , redes aleatórias e principalmente redes livres de escala foram implementadas junto a modelos de propagação de epidemias para verificar o limiar de epidemia e o tempo característico , verificando que o limiar de epidemia desaparece.

Neste estudo são apresentados os resultados do trabalho sobre simulações de redes de conexões complexas. Foram simuladas redes regulares, intermediárias e aleatórias com o número de nós e de conexões variando entre 103 e 5x103 e entre 2x104 e 105, respectivamente, e com probabilidade variando de 0 a 1 com passo de 0.1, com o enfoque na Teoria Espectral. Utilizando a linguagem C e o software Matlab, as redes são representadas pela sua matriz adjacência, com o objetivo de observar-se o comportamento de seus autovalores através de histogramas. A finalidade é a caracterização de redes complexas. Observa-se que a distribuição dos autovalores segue a lei semicircular de Wigner. / This study presents the results of the work about simulations of networks of complex connections. They were simulate regular networks, middlemen and aleatory with the number of nodes and of connections varying between 103 and 5x104 and between 2x104 and 105, respectively, and with probability varying from 0 to 1 with step of 0.1, with the focus in the Spectral Theory. Using the language C and the software Matlab, the networks are represented by its adjacency matrix, with the objective of observing the behavior of its eigenvalues through histograms. The purpose is the characterization of complex networks. Its observed that the eigenvalues distribution follows the Wigners semicircular law.

Neste estudo são apresentados os resultados do trabalho sobre simulações de redes de conexões complexas. Foram simuladas redes regulares, intermediárias e aleatórias com o número de nós e de conexões variando entre 103 e 5x103 e entre 2x104 e 105, respectivamente, e com probabilidade variando de 0 a 1 com passo de 0.1, com o enfoque na Teoria Espectral. Utilizando a linguagem C e o software Matlab, as redes são representadas pela sua matriz adjacência, com o objetivo de observar-se o comportamento de seus autovalores através de histogramas. A finalidade é a caracterização de redes complexas. Observa-se que a distribuição dos autovalores segue a lei semicircular de Wigner. / This study presents the results of the work about simulations of networks of complex connections. They were simulate regular networks, middlemen and aleatory with the number of nodes and of connections varying between 103 and 5x104 and between 2x104 and 105, respectively, and with probability varying from 0 to 1 with step of 0.1, with the focus in the Spectral Theory. Using the language C and the software Matlab, the networks are represented by its adjacency matrix, with the objective of observing the behavior of its eigenvalues through histograms. The purpose is the characterization of complex networks. Its observed that the eigenvalues distribution follows the Wigners semicircular law.

Estuda-se o espalhamento de doenças contagiosas utilizando modelos suscetível-infectado-recuperado (SIR) representados por equações diferenciais ordinárias (EDOs) e por autômatos celulares probabilistas (ACPs) conectados por redes aleatórias. Cada indivíduo (célula) do reticulado do ACP sofre a influência de outros, sendo que a probabilidade de ocorrer interação com os mais próximos é maior. Efetuam-se simulações para investigar como a propagação da doença é afetada pela topologia de acoplamento da população. Comparam-se os resultados numéricos obtidos com o modelo baseado em ACPs aleatoriamente conectados com os resultados obtidos com o modelo descrito por EDOs. Conclui-se que considerar a estrutura topológica da população pode dificultar a caracterização da doença, a partir da observação da evolução temporal do número de infectados. Conclui-se também que isolar alguns infectados causa o mesmo efeito do que isolar muitos suscetíveis. Além disso, analisa-se uma estratégia de vacinação com base em teoria dos jogos. Nesse jogo, o governo tenta minimizar os gastos para controlar a epidemia. Como resultado, o governo realiza campanhas quase-periódicas de vacinação. / The spreading of contagious diseases is studied by using susceptible-infected-recovered (SIR) models represented by ordinary differential equations (ODE) and by probabilistic cellular automata (PCA) connected by random networks. Each individual (cell) of the PCA lattice experiences the influence of others, where the probability of occurring interaction with the nearest ones is higher. Simulations for investigating how the disease propagation is affected by the coupling topology of the population are performed. The numerical results obtained with the model based on randomly connected PCA are compared to the results obtained with the model described by ODE. It is concluded that considering the topological structure of the population can pose difficulties for characterizing the disease, from the observation of the time evolution of the number of infected individuals. It is also concluded that isolating a few infected subjects can cause the same effect than isolating many susceptible individuals. Furthermore, a vaccination strategy based on game theory is analyzed. In this game, the government tries to minimize the expenses for controlling the epidemic. As consequence, the government implements quasi-periodic vaccination campaigns.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:24Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009 / Diversos fatores podem dificultar a caracterização acurada do perfil de umapopulação por amostragem. Se a característica que define a população é de difícil observação seja porque exige testes caros para detecção ou porque é uma característica de comportamento ilegal ou estigmatizado que dificulta a identificação, torna-se praticamente impossível aplicar os métodos clássicos de amostragem, pois não se pode definir uma base de amostragem (sampling frame). Populações desse tipo são conhecidas como populações ocultas, ou escondidas, e alguns exemplos comumente estudados são homens que fazem sexo com homens, trabalhadores do sexo e usuários de drogas. Essa dissertação discute a técnica de amostragem conhecida como Respondent-Driven Sampling (RDS), originalmente proposta por Heckathorn (1997), e que vem sendo amplamente utilizada na estimação de prevalências de doenças transmissíveis em populações ocultas. Esse método pertence à família de amostragens por bola-de-neve, na qual os elementos seguintes da amostra são recrutados a partir da rede de conhecidos dos elementos já presentes na amostra, formando as cadeias de referência. Com este método, além das informações individuais, é possível estudar também as relações entre os indivíduos. O recrutamento por bola de neve não gera uma amostra aleatória, e está sujeito às propriedades das redes sociais das populações em estudo, que deve mudar de lugar para lugar e potencialmente influenciar as medidas de prevalência geradas. As redes sociais são estruturas complexas, e compreender como que a amostragem RDS é influenciada por estas estruturas é um dos objetivos dessa dissertação. Além disso, se o interesse de um estudo epidemiológico é estimar a prevalência de uma doença transmissível, há de se considerar que muitas vezes a própria rede social pode estar correlacionada com as redes de transmissão, gerando potenciais dependências entre o processo de amostragem e a distribuição da variável desfecho. Essa dissertação teve por objetivo avaliar estimativas de prevalência geradas a partir de amostras obtidas com a utilização da metodologia RDS, considerando estruturas populacionais complexas, ou seja, populações com estruturas distintas de ligação entre os indivíduos e de disseminação de doenças. Para isso, foram realizados experimentos de simulação combinando quatro modelos geradores de redes sociais e quatro modelos de distribuição de casos infectados na população. Para cada uma, foram obtidas amostras utilizando RDS e as respectivas prevalências foram estimadas.Com os resultados encontrados, foi possível realizar uma avaliação tanto do RDS como forma de recrutamento, como o modelo proposto por Heckathorn (2002) para a ponderação e estimação de prevalências. Basicamente, três aspectos foram considerados nessa avaliação: 1. o tempo necessário para concluir a amostragem, 2. a precisão das estimativas obtidas, independente da ponderação, e 3. o método deponderação. De forma geral, o método apresentou bons resultados sob esses três aspectos, refletindo a possibilidade de sua utilização, ainda que exigindo cautela. Os achados apresentam-se limitados, pois são escassos os trabalhos que abordem essa metodologia e que permitam estabelecer comparações. Espera-se, no entanto,despertar o interesse para que outros trabalhos nessa linha sejam desenvolvidos. / Several factors may hamper the accurate characterization of a population. If the defining feature of the population is difficult to apply - either because it requires expensive tests for detection or because it is a stigmatized or illegal behavior that hinders the identification, it is virtually impossible to apply traditional methods for sampling, because sampling frame cannot be define. The latter are called “hidden populations”, and some examples are men who have sex with men, sexual workers and drug users. This dissertation focus on Respondent-Driven Sampling (RDS), a sampling method originally proposed by Heckathorn (1997), which has been widely used to estimate the prevalence of infectious diseases in hidden populations. RDS is a snowball sampling method, in which new elements for the sample are recruited from the network of the elements already present in the sample, forming reference chains. With this method, besides individual informations, it is also possible to study the relationships between individuals. Snowball sampling does not generate random samples, and its properties are likely to depend on the properties of the social networks underlying the recruitment process, which may change from place to place and potentially influence the measures of prevalence generated. Social networks are complex structures, and understanding how the different implementations of RDS sampling is influenced by these structures is one of the objectives of this dissertation. Moreover, if the interest of an epidemiological study is to estimate the prevalence of a disease, it is should be considered that very often, social network may be correlated with the transmission networks, generating potential dependencies between the process of sampling and distribution of outcome variable. The aim of this dissertation was to assess the behavior of prevalence estimators using RDS data in scenarios of populations organized in complex structures, i.e. Combinations of social networks structures and spreading patterns. To achieve that, theoretical experiments were performed using simulation models combining four generators of social networks and four models of distribution of infected cases in the population. For each one, samples were obtained using RDS and prevalence, estimated. Findings were used to evaluate RDS as a recruiting process itself, as well as Heckathorn’s (2002) model to estimate prevalences. Three aspects were considered in such analyses: 1. the time elapsed before obtaining the sample; 2. the accuracy of the estimates without taking in consideration the weighting strategies; and 3. the weighting strategy. Overall, RDS performed well in these three areas, showing it is a valid method to assess hidden populations, despite the fact its use should be made with the necessary caution. The interpretation of our findings was constrained by the scarcity of studies using the same methodology, what compromised the comparability of our findings. We hope, however, that our findings may foster the development of additional studies in this field.