Submitted by ALECIANA VASCONCELOS ORTEGA null (aleciana@gmail.com) on 2017-09-26T14:16:38Z No. of bitstreams: 1 tese completa.pdf: 2429935 bytes, checksum: d3859048243f82a938ffc7deb29377f0 (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-09-28T12:47:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ortega_av_dr_ilha.pdf: 2429935 bytes, checksum: d3859048243f82a938ffc7deb29377f0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-28T12:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ortega_av_dr_ilha.pdf: 2429935 bytes, checksum: d3859048243f82a938ffc7deb29377f0 (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As Redes Complexas podem descrever vários tipos de sistemas importantes através da representação dos grafos. Com o aumento da capacidade de processamento e armazenamento dos computadores, tornou-se possível o acesso e a análise de várias bases de dados de diversas áreas, o que permitiu a comparação de redes do mundo real com os modelos de redes já existentes. Essas redes complexas apresentam propriedades que são úteis nas análises dos mais diversos aspectos das redes e com os mais variados propósitos. O presente trabalho tem por objetivo investigar as propriedades estruturais e de funcionamento das redes de distribuição de energia, considerando suas diferentes topologias, a fim de definir um modelo através do uso de Redes Complexas com o propósito de analisar o comportamento da rede, considerando, características de desempenho, resiliência e identificação de falhas. Nesta tese foi utilizada uma rede padrão chamada de Rede Modelo de distribuição de energia elétrica a qual foi modelada e simulada para servir de referência para comparar as métricas da Rede de Distribuição da cidade de Ilha Solteira. Nestes modelos analisados, os transformadores referem-se aos vértices da rede enquanto que as ligações entre eles representam as arestas do grafo. Um fato importante na utilização dos modelos é a possibilidade de estudar e detectar qualquer característica dos relacionamentos e assim direcionar recursos para uma proposta. Os alimentadores analisados em questão comparados a rede padrão apresentada, tiveram um desempenho bom no que diz respeito a sua aplicação que puderam ser demonstrados através de suas propriedades ou métricas. O modelo adotado forneceu a característica real das redes analisadas. Pode-se perceber que conforme as redes aumentam o tamanho, o número de vértices se torna de baixo grau, o que possibilita o crescimento desta rede. Os estudos desenvolvidos nesta tese se tornam muito relevantes porque a análise da rede complexa permite a operadores e engenheiros praticidade na operação e gerência da rede, bem como, planejamento e otimização no uso de seus recursos. / Complex Networks can describe several types of important systems through the representation of graphs. With the increase in the processing and storage capacity of the computers, it became possible to access and analyze several databases from different areas, which allowed the comparison of real-world networks with existing network models. These complex networks present properties that are useful in the analysis of the most diverse aspects of the networks and for the most varied purposes. The objective of this work is to investigate the structural and operational properties of the energy distribution networks, considering their different topologies, in order to define a model through the use of Complex Networks with the purpose of analyzing the network behavior, considering characteristics Performance, resiliency, and fault identification. In this thesis was used a standard network called Model Electric Distribution Network which was modeled and simulated to serve as reference to compare the metrics of the Distribution Network of the city of Ilha Solteira. In these analyzed models, the transformers refer to the vertices of the network while the connections between them represent the edges of the graph. An important fact in the use of models is the possibility of studying and detecting any characteristic of relationships and thus directing resources to a proposal. The analyzed feeders in question compared to the standard network presented, had a good performance with respect to their application that could be demonstrated through their properties or metrics. The adopted model provided the real characteristic of the analyzed networks. It can be noticed that as the networks increase in size, the number of vertices becomes low-grade, which allows the growth of this network. The studies developed in this thesis become very relevant because the analysis of the complex network allows to the operators and engineers practicality in the operation and management of the network, as well as, planning and optimization in the use of its resources.

Submitted by EDUARDO RIBEIRO PINTO (eduribeiro2@bol.com.br) on 2018-05-03T15:47:28Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_Eduardo.pdf: 6068904 bytes, checksum: 4ff00adcd4667c6d7ed4bcfb5db2321a (MD5) / Approved for entry into archive by Sulamita Selma C Colnago null (sulamita@btu.unesp.br) on 2018-05-03T19:01:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pinto_er_me_bot_int.pdf: 6068904 bytes, checksum: 4ff00adcd4667c6d7ed4bcfb5db2321a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-03T19:01:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pinto_er_me_bot_int.pdf: 6068904 bytes, checksum: 4ff00adcd4667c6d7ed4bcfb5db2321a (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os Modelos Baseados em Indivíduos (MBI’s) têm sido crescentemente empregados na modelagem de processos infecciosos. Um MBI consiste de uma estrutura na qual ocorrem interações entre um certo número de indivíduos, cujo comportamento é determinado por um conjunto de características que evoluem estocasticamente no tempo. Estudos recentes têm mostrado que as redes complexas constituem um suporte natural para o estudo da propagação de uma doença. Redes complexas são descritas por um conjunto de vértices (nós), arestas (conexões, ligações ou links) e algum tipo de interação entre os mesmos. Na formulação original do MBI e em modelos SIR (Suscetível, Infectado e Recuperado) e SEI (Suscetível, Exposto e Infectado), as relações entre os indivíduos são representadas por grafos completos, ou seja, todos os indivíduos estão conectados entre si. Como a topologia de uma rede real não pode ser descrita por uma rede puramente aleatória, nesse trabalho o MBI foi implementado de forma a incorporar modelos mais realísticos de redes de contato na propagação de uma doença infecciosa. De maneira geral, observou-se que redes complexas com diferentes topologias resultam em curvas de indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados (ou suscetíveis, expostos e infectados) com diferentes comportamentos, e desta forma, que a evolução de uma dada doença, em particular a tuberculose, é altamente sensível à topologia de rede utilizada. Mais especificamente, observou-se que quanto maior o valor do comprimento do salto médio, mais rápida será a propagação da doença e, consequentemente, maior será o número de indivíduos infectados. / Individual-Based Models have been increasingly employed in the modeling of an infectious process. An IBM consists of a structure in which interactions occur between a certain number of individuals, whose behavior is determined by a set of characteristics that evolve stochastically in time. Recent studies have shown that complex networks are a natural framework for the study of a disease spread. Complex networks are described by a set of vertices (or nodes), edges (connections or links) and some type of interactions between them. In the original IBM approach and in SIR (Susceptible, Infected, Recovered) and SEI (Susceptible, Exposed and Infected) models, the relations between individuals are represented by complete graphs, that is, all individuals are connected to each other. Since the topology of a real network can not be described by a purely random network, in this work an IBM has been implemented in order to incorporate some realistic contact networks xvii models. In general, it was observed that complex networks with different topologies correspond to curves of susceptible, infected and recovered individuals (or susceptible, exposed and infected) with different behaviors, and thus, that the evolution of a given disease, in particular tuberculosis, is highly sensitive to a network topology. More specifically, it was observed that the higher the value of the mean jump length is, the faster the disease spreads and consequently, the higher is the number of infected individuals.

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:15:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SamuraiGA_DISSERT.pdf: 4362964 bytes, checksum: 3a9ba3ee2d2887ca2375c17b98b40224 (MD5) Previous issue date: 2012-08-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Currently the interest in large-scale systems with a high degree of complexity has been much discussed in the scientific community in various areas of knowledge. As an example, the Internet, protein interaction, collaboration of film actors, among others. To better understand the behavior of interconnected systems, several models in the area of complex networks have been proposed. Barab?si and Albert proposed a model in which the connection between the constituents of the system could dynamically and which favors older sites, reproducing a characteristic behavior in some real systems: connectivity distribution of scale invariant. However, this model neglects two factors, among others, observed in real systems: homophily and metrics. Given the importance of these two terms in the global behavior of networks, we propose in this dissertation study a dynamic model of preferential binding to three essential factors that are responsible for competition for links: (i) connectivity (the more connected sites are privileged in the choice of links) (ii) homophily (similar connections between sites are more attractive), (iii) metric (the link is favored by the proximity of the sites). Within this proposal, we analyze the behavior of the distribution of connectivity and dynamic evolution of the network are affected by the metric by A parameter that controls the importance of distance in the preferential binding) and homophily by (characteristic intrinsic site). We realized that the increased importance as the distance in the preferred connection, the connections between sites and become local connectivity distribution is characterized by a typical range. In parallel, we adjust the curves of connectivity distribution, for different values of A, the equation P(k) = P0e?k=q q from the statistical non-extensive Tsallis / Atualmente o interesse por sistemas em grande escala e com um alto grau de complexidade tem sido muito abordado na comunidade cient?fica, em diversas ?reas do conhecimento. Como exemplo, podemos citar a Internet, a intera??o entre prote?nas, a colabora??o de atores de cinema, dentre outros. Para melhor entender o comportamento desses sistemas interligados, v?rios modelos na ?rea de Redes Complexas foram propostos. Barab?si e Albert propuseram um modelo em que a liga??o entre os constituintes do sistema se dava de forma din?mica e que privilegia s?tios mais antigos, reproduzindo um comportamento caracter?stico em alguns sistemas reais: distribui??o de conectividade invariante por escala. Por?m, esse modelo negligencia dois fatores, entre outros, observados em sistemas reais: homofilia e m?trica. Dada a import?ncia desses dois termos no comportamento global de redes, propomos nessa disserta??o estudar um modelo din?mico de liga??o preferencial em que tr?s fatores essenciais s?o respons?veis pela competi??o por liga??es: (i) conectividade (os s?tios mais conectados s?o privilegiados na escolha por liga??es); (ii) homofilia (conex?es entre s?tios semelhantes s?o mais atrativas); (iii) m?trica (a liga??o ? favorecida pela proximidade entre os s?tios). Dentro dessa proposta, analisamos como o comportamento da distribui??o de conectividade e evolu??o din?mica da rede s?o afetados pela m?trica atrav?s de A (par?metro que controla a import?ncia da dist?ncia na liga??o preferencial) e pela homofilia atrav?s do (caracter?stica intr?nseca do s?tio). Percebemos que a medida que aumentamos a import?ncia da dist?ncia na liga??o preferencial, as liga??es entre os s?tios se tornam locais e a distribui??o de conectividade ? caracterizada por uma escala t?pica. Paralelamente, ajustamos as curvas da distriui??o de conectividade, para diferentes valores de A, pela equa??o P(k) = P0e?k= q proveniente da estat?stica n?o-extensiva de Tsallis

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-02-03T21:52:25Z No. of bitstreams: 1 AntonioMarquesDosSantos_TESE.pdf: 4953316 bytes, checksum: 10ca73785db085833cf9241d58906e23 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-02-04T20:13:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AntonioMarquesDosSantos_TESE.pdf: 4953316 bytes, checksum: 10ca73785db085833cf9241d58906e23 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-04T20:13:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntonioMarquesDosSantos_TESE.pdf: 4953316 bytes, checksum: 10ca73785db085833cf9241d58906e23 (MD5) Previous issue date: 2014-12-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Propomos um simples processo de crescimento de rede complexa, onde a liga??o preferencial cont?m dois par?metros essenciais: a homofilia, tend?ncia que s?tios locais t?m de ligar-se com outros similares, bem como o n?mero de vizinhos ligados. Assim obtivemos uma rede que contempla o modelo de Barab?si-Albert (BA) e o modelo Homof?lico de livre escala onde o par?metro de controle ajusta o grau de import?ncia da homofilia no processo da liga??o preferencial. Os resultados embasam uma discuss?o detalhada sobre os diferentes tipos de correla??es, em especial a correla??o da qualidade, que foi introduzida nesta tese, e compara??es entre o modelo BA, modelo homof?lico de livre escala, e nosso modelo atual, considerando suas propriedades topol?gicas: grau de distribui??o, tempo de depend?ncia da conectividade e o coeficiente de agrega??o. / We propose a simple complex network growth process, where the preferential binding contains two essential parameters: homophily, a trend that local sites have to connect with other like, as well as the number of connected neighbors. Thus we obtained a network covering the model of Barab?si-Albert (BA) and the scale-free model homophilic where the control parameter sets the degree of importance of homophily in the process of preferential binding. The results support a detailed discussion of the different types of correlations, especially the correlation of quality, which was introduced in this thesis, and comparisons between the BA model, homophilic model of free range, and our current model, considering its topological properties: degree distribution, connectivity time dependence and the coefficient of aggregation.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:15:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GabrielAM.pdf: 2066414 bytes, checksum: 769b4e3f538cb2a9bc759bb03d4d8eef (MD5) Previous issue date: 2007-03-02 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work we analyse the implications of using a power law distribution of vertice's quality in the growth dynamics of a network studied by Bianconi anel Barab?si. In particular, we start studying the random networks which characterize or are related to some real situations, for instance the tide movement. In this context of complex networks, we investigate several real networks, as well as we define some important concepts in the network studies. Furthermore, we present the first scale-free network model, which was proposed by Barab?si et al., and a modified model studied by Bianconi and Barab?si, where now the preferential attachment incorporates the different ability (fitness) of the nodes to compete for links. At the end, our results, discussions and conclusions are presented / Neste trabalho veremos as implica??es em utilizar uma distribui??o de qualidade obedecendo uma lei de pot?ncia na din?mica de crescimento de urna rede estudada por Bianconi e Barab?si. Em particular, come?aremos nossos estudos pelas redes Aleat?rias, que caracterizam ou est?o relacionadas com algumas situa??es reais, como por exemplo, o movimento das mar?s. Neste contexto de redes complexas abordaremos v?rias redes reais e definir mos alguns conceitos importantes no seu estudo. Na seq??ncia, abordaremos o primeiro modelo de rede de escala livre, o qual foi proposto por Barab?si et aI., e um modelo modificado por Bianconi e Barab?si que incorpora na liga??o preferencial as diferentes habilidades (qualidades) dos s?tios na competi??o por liga??es. Ao final, apresentaremos nossos resultados, discuss?es e conclus?es

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-05-31T20:37:34Z No. of bitstreams: 1 SamuraiGomesDeAguiarBrito_TESE.pdf: 8366063 bytes, checksum: 5dab239b1084984dd0fc67c064d31175 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-06-01T19:41:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SamuraiGomesDeAguiarBrito_TESE.pdf: 8366063 bytes, checksum: 5dab239b1084984dd0fc67c064d31175 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T19:41:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SamuraiGomesDeAguiarBrito_TESE.pdf: 8366063 bytes, checksum: 5dab239b1084984dd0fc67c064d31175 (MD5) Previous issue date: 2016-12-13 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Estudos em redes complexas s?o bastante atuais e promovem a integra??o de diversas ?reas do conhecimento. J? foi comprovado em pesquisas anteriores que a estat?stica que rege as redes complexas, quando as intera??es s?o de longo alcance, n?o ? a estat?stica padr?o de Boltzmann-Gibbs, mas sim uma estat?stica que leve em conta correla??es de longo alcance. Neste sentido existe uma proposta que tem tido bastante aceita??o que ? a estat?stica n?o-extensiva de Tsallis. No limite termodin?mico, as distribui??es de grau, s?o da forma P(k)?e^(-k/?) , onde e_q ? a q?exponencial definida por e^z ? [1 + (1 - q)z]^(1/(1-q) )que otimiza a entropia n?o aditiva S_q (quando q?1, recupera-se a entropia de Boltzmann-Gibbs). Nesta tese n?s introduzimos um estudo de redes geogr?ficas d?dimensionais (Modelo Natal) as quais crescem com liga??o preferencial envolvendo dist?ncia Euclidiana atrav?s da introdu??o do termo r^(-?_A ) (?_A ? 0) na regra de liga??o preferencial. Dada a conex?o com a q-estat?stica, n?s numericamente verificamos (para d = 1,2,3 e 4) que as distribui??es de grau, que em princ?pio dependem de ?_A e d , na realidade dependem somente do quociente destas vari?veis ou seja ?_A/d, portanto apresentando um comportamento universal em rela??o ? essa vari?vel. Al?m disso, o limite q = 1 ? rapidamente alcan?ado quando ?_A/d ? ?. Verificamos ainda que outras propriedades da rede tamb?m possuem depend?ncias universais com rela??o a ?_A/d, tais como: menor caminho m?dio ?l?, expoente din?mico ? proveniente da evolu??o temporal da conectividade dos s?tios e a entropia S_q da distribui??o de grau.

Complex networks have been successfully applied to different fields, being the subject of study in different areas that include, for example, physics and computer science. The finding that methods of complex networks can be used to analyze texts in their different complexity levels has implied in advances in natural language processing (NLP) tasks. Examples of applications analyzed with the methods of complex networks are keyword identification, development of automatic summarizers, and authorship attribution systems. The latter task has been studied with some success through the representation of co-occurrence (or adjacency) networks that connect only the closest words in the text. Despite this success, only a few works have attempted to extend this representation or employ different ones. Moreover, many approaches use a similar set of measurements to characterize the networks and do not combine their techniques with the ones traditionally used for the authorship attribution task. This Masters research proposes some extensions to the traditional co-occurrence model and investigates new attributes and other representations (such as mesoscopic and named entity networks) for the task. The connectivity information of function words is used to complement the characterization of authors writing styles, as these words are relevant for the task. Finally, the main contribution of this research is the development of hybrid classifiers, called labelled motifs, that combine traditional factors with properties obtained with the topological analysis of complex networks. The relevance of these classifiers is verified in the context of authorship attribution and translationese identification. With this hybrid approach, we show that it is possible to improve the performance of networkbased techniques when they are combined with traditional ones usually employed in NLP. By adapting, combining and improving the model, not only the performance of authorship attribution systems was improved, but also it was possible to better understand what are the textual quantitative factors (measured through networks) that can be used in stylometry studies. The advances obtained during this project may be useful to study related applications, such as the analysis of stylistic inconsistencies and plagiarism, and the analysis of text complexity. Furthermore, most of the methods proposed in this work can be easily applied to many natural languages. / Redes complexas vem sendo aplicadas com sucesso em diferentes domínios, sendo o tema de estudo de distintas áreas que incluem, por exemplo, a física e a computação. A descoberta de que métodos de redes complexas podem ser utilizados para analisar textos em seus distintos níveis de complexidade proporcionou avanços em tarefas de processamento de línguas naturais (PLN). Exemplos de aplicações analisadas com os métodos de redes complexas são a detecção de palavras-chave, a criação de sumarizadores automáticos e o reconhecimento de autoria. Esta última tarefa tem sido estudada com certo sucesso através da representação de redes de co-ocorrência (ou adjacência) de palavras que conectam apenas as palavras mais próximas no texto. Apesar deste sucesso, poucos trabalhos tentaram estender essas redes ou utilizar diferentes representações. Além disso, muitas das abordagens utilizam um conjunto semelhante de medidas de redes complexas e não combinam suas técnicas com as utilizadas tradicionalmente na tarefa de reconhecimento de autoria. Esta pesquisa de mestrado propõe extensões à modelagem tradicional de co-ocorrência e investiga a adequabilidade de novos atributos e de outras modelagens (como as redes mesoscópicas e de entidades nomeadas) para a tarefa. A informação de conectividade de palavras funcionais é utilizada para complementar a caracterização da escrita dos autores, uma vez que essas palavras são relevantes para a tarefa. Finalmente, a maior contribuição deste trabalho consiste no desenvolvimento de classificadores híbridos, denominados labelled motifs, que combinam fatores tradicionais com as propriedades fornecidas pela análise topológica de redes complexas. A relevância desses classificadores é verificada no contexto de reconhecimento de autoria e identificação de translationese. Com esta abordagem híbrida, mostra-se que é possível melhorar o desempenho de técnicas baseadas em rede ao combiná-las com técnicas tradicionais em PLN. Através da adaptação, combinação e aperfeiçoamento da modelagem, não apenas o desempenho dos sistemas de reconhecimento de autoria foi melhorado, mas também foi possível entender melhor quais são os fatores quantitativos textuais (medidos via redes) que podem ser utilizados na área de estilometria. Os avanços obtidos durante este projeto podem ser utilizados para estudar aplicações relacionadas, como é o caso da análise de inconsistências estilísticas e plagiarismos, e análise da complexidade textual. Além disso, muitos dos métodos propostos neste trabalho podem ser facilmente aplicados em diversas línguas naturais.

Redes complexas é uma área de estudo relativamente recente, que tem chamado a atenção da comunidade científica e vem sendo aplicada com êxito em diferentes áreas de atuação tais como redes de computadores, sociologia, medicina, física, matemática entre outras. Entretanto a literatura demonstra que poucos são os trabalhos que empregam redes complexas na extração de características de imagens para posterior analise ou classificação. Dada uma imagem é possível modela-la como uma rede, extrair características topológicas e, utilizando-se dessas medidas, construir o classificador desejado. Esse trabalho objetiva, portanto, investigar mais a fundo esse tipo de aplicação, analisando novas formas de modelar uma imagem como uma rede complexa e investigar diferentes características topológicas na caracterização de imagens. Como forma de analisar o potencial das técnicas desenvolvidas, selecionamos um grande desafio na área de visão computacional: identificação vegetal por meio de análise foliar. A identificação vegetal é uma importante tarefa em vários campos de pesquisa como biodiversidade, ecologia, botânica, farmacologia entre outros. / Complex networks is a relatively recent field of study, that has called the attention of the scientific community and has been successfully applied in different areas such as computer networking, sociology, medicine, physics, mathematics and others. However the literature shows that there are few works that employ complex networks in feature extraction of images for later analysis or classification. Given an image, it can be modeled as a network, extract topological features and, using these measures, build the classifier desired. This work aims, therefore, investigate this type of application, analyzing new forms of modeling an image as a complex network and investigate some topological features to characterize images. In order to analyze the potential of the techniques developed, we selected a major challenge in the field of computer vision: plant identification by leaf analysis. The plant identification is an important task in many research fields such as biodiversity, ecology, botany, pharmacology and others.

Redes complexas têm sido cada vez mais utilizadas para a modelagem e análise dos mais diversos sistemas da natureza. Um dos tópicos mais estudados na área de redes está relacionado com a identificação e caracterização de grupos de nós mais conectados entre si do que com o restante da rede, chamados de comunidades. Neste trabalho, mostramos que comunidades podem ser caracterizadas por quatro classes gerais de propriedades, relacionadas com a topologia interna, dinâmica interna, fronteira topológica, e fronteira dinâmica das comunidades. Verificamos como estas diferentes características influenciam em dinâmicas ocorrendo sobre a rede. Em especial, estudamos o inter-relacionamento entre a topologia e a dinâmica das comunidades para cada uma dessas quatro classes de atributos. Mostramos que certas propriedades provocam a alteração desse inter-relacionamento, dando origem ao que chamamos de comportamento específico de comunidades. De forma a apresentarmos e analisarmos este conceito nos quatro casos considerados, estudamos as seguintes combinações topológicas e dinâmicas. Na primeira, investigamos o passeio aleatório tradicional ocorrendo sobre redes direcionadas, onde mostramos que a direção das conexões entre comunidades é o principal fator de alteração no relacionamento topologia-dinâmica. Aplicamos a metodologia proposta em uma rede real, definida por módulos corticais de animais do gênero Macaca. O segundo caso estudado aborda o passeio aleatório enviesado ocorrendo sobre redes não direcionadas. Mostramos que o viés associado às transições da dinâmica se tornam cada vez mais relevantes com o aumento da modularidade da rede. Verificamos também que a descrição da dinâmica a nível de comunidades possibilita modelarmos com boa acurácia o fluxo de passageiros em aeroportos. A terceira análise realizada envolve a dinâmica neuronal integra-e-dispara ocorrendo sobre comunidades geradas segundo o modelo Watts-Strogatz. Mostramos que as comunidades podem possuir não apenas diferentes níveis de ativação dinâmica, como também apresentar diferentes regularidades de sinal dependendo do parâmetro de reconexão utilizado na criação das comunidades. Por último, estudamos a influência das posições de conexões inibitórias na dinâmica integra-e-dispara, onde mostramos que a inibição entre comunidades dá origem a interessantes variações na ativação global da rede. As análises realizadas revelam a importância de, ao modelarmos sistemas reais utilizando redes complexas, considerarmos alterações de parâmetros do modelo na escala de comunidades. / There has been a growing interest in modeling diverse types of real-world systems through the tools provided by complex network theory. One of the main topics of research in this area is related to the identification and characterization of groups, or communities, of nodes more densely connected between themselves than with the rest of the network. We show that communities can be characterized by four general classes of features, associated with the internal topology, internal dynamics, topological border, and dynamical border of the communities. We verify that these characteristics have direct influence on the dynamics taking place over the network. Particularly, for each considered class we study the interdependence between the topology and the dynamics associated with each network community. We show that some of the studied properties can influence the topology-dynamics interdependence, inducing what we call the communities specific behavior. In order to present and characterize this concept on the four considered classes, we study the following combinations of network topology and dynamics. We first investigate traditional random walks taking place on a directed network. We demonstrate that, for this dynamics, the direction of the edges between communities represents the main method for the modification of the topology-dynamics relationship. We apply the developed approach on a real-world network, defined by the connectivity between cortical regions in primates of the Macaca genus. The second studied case considers the biased random walk on undirected networks. We demonstrate that the transition bias of this dynamics becomes more relevant for higher network modularity. In addition, we show that the biased random walk can be used to model with good accuracy the passenger flow inside the communities of two airport networks. The third analysis is done on a neuronal dynamics, called integrate-and-fire, applied to networks composed of communities generated by the Watts-Strogatz model. We show that the considered communities can not only posses distinct dynamical activation levels, but also yield different signal regularity. Lastly, we study the influence of the positions of inhibitory connections on the integrate-and-fire dynamics. We show that inhibitory connections placed between communities can have a non-trivial influence on the global behavior of the dynamics. The current study reveals the importance of considering parameter variations of network models at the scale of communities.

Esta dissertação apresenta um estudo detalhado do sistema de canais do osso cortical dos animais sob o ponto de vista das redes complexas. Este sistema é composto por canais paralelos ao eixo principal do osso e por canais perpendiculares. Estes canais são chamados de canais de Havers e Volkman, respectivamente. Sua principal função é conduzir os vasos sangüíneos responsáveis pela nutrição das células por toda estrutura óssea. O conjunto de canais foi mapeado em uma rede na qual consideramos cada vértice como sendo a intersecção de um ou mais canais e as conexões entre os vértices como os próprios canais. Analisamos as características topológicas desta rede utilizando os conceitos clássicos de redes complexas, como conectividade, coeficiente de clusterização, distribuição do comprimento dos menores caminhos e detecção de comunidades. Também utilizamos uma abordagem hierárquica para algumas destas medidas. Mostramos que a rede do osso cortical é altamente modular, sendo organizada em comunidades bem definidas e espacialmente localizadas, sendo este último fator importante para determinação das características topológicas da comunidade. Os resultados demonstram que a rede Haversiana é similar a outras redes reais, sugerindo um processo natural de otimização durante sua criação. Alguns aspectos dinâmicos também foram estudados através do processo de despercolação. Nós mostramos que as comunidades da rede Haversiana não são igualmente resistentes a perda de conexões. Além disso as comunidades mais resistentes estão localizadas na região posterior do osso, onde também estão localizados os prolongamentos ósseos, responsáveis pela sustentação e equilíbrio mecânico da estrutura. Também avaliamos o fluxo entre a medula óssea e o periósteo ósseo durante o processo de despercolação e o comparamos com o fluxo medido quando a rede é submetida a ataques. Nossos resultados indicam que a remoção aleatória de conexões é mais prejudical às propriedades de transporte desta rede. / This work studies in detail the channel system of the cortical bone of animals from the complex networks point of view. This system is composed by channels parallel to the main axis of the bone and by channels perpendicular to it. These channels are called Haversian and Volkmann channels, respectively. Their main function is to lead the blood vessels responsible for cell nourishment through the whole bone structure. The set of channels was mapped into a network in which we considered each node as the confluence of one or more channels and the edges among the nodes as the channels. We analysed the topological features of the Haversian network using classic concepts of complex networks, such as degree, clustering coefficient, distribution of the shortest path and communities detection. We also used hierarquical approaches for some of these measurements. We showed that the cortical bone network is highly modular and organized into communities very well defined and spatially localized. The latter feature was important in order to define the topological properties of the communities. The results indicate that the Haversian network is similar to other man-made networks, suggesting a natural process of optimization during its creation. Some dynamical aspects were also investigated through despercolation process. We showed that the Haversian communities are not equally resistent to edges removal. Moreover, the more resilient communities were found to be at the posterior portion of the bone, where are also placed the bone protrusions, responsible for support and balance of the structure. We also evaluated the flow between the marrow bone and the periosteum during the despercolation process and compared with the flow while the network was submitted to edges attacks. Our results indicate that the random removal of the edges is more harmful to the transport properties of this network.