Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-07T15:44:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-07T15:44:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-07T15:45:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-07T15:45:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) Previous issue date: 2017-11-30 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This work focuses on treelike generalized scale-free polymer network, which depend on a parameter that controlls the connectivity of the nodes, , and two modularity parameters: the minimum allowed degree, Kc, and the maximum allowed degree, Nc. It was monitored the influence of these parameters on the statical properties of the networks and on the polymer relaxation dynamics. The latter was solved in the framework of generalized Gaussian structures by computing the eigenvalue spectrum of the connectivity (or Laplacian) matrix. It focus on physical quantities such as average monomer displacement under external forces, radius of gyration and the mechacical relaxation moduli (storage and loss mudulus). Depending on the values of network’s parameters we were able to switch between distinct hyperbranched structures: networks with more linearlike segments or with a predominant star or dendrimerlike topology. We observe a stronger influence on Kc than on Nc. In the intermediate time (frequency) domain, all physical quantities show scaling for polymer networks with = 2.5 and we prove additionally that for networks with 2.5 new regions with constant slopes emerge by a proper choice of Kc. / Este trabalho concentra-se em redes poliméricas livres de escala generalizadas "tipoárvore", que dependem de um parâmetro que controla a conectividade dos nós, , e dois parâmetros de modularidade: o mínimo grau permitido Kc, e o máximo grau permitido Nc. Foi monitorado a influência desses parâmetros sobre as propriedades estáticas das redes e sobre a dinâmica de relaxamento dos polímeros. O último foi resolvido usando o conceito de estruturas Gaussianas generalizadas computando o espectro de autovalores da matriz de conectividade (ou Laplaciano). Concentra-se em quantidades físicas tais como deslocamento médio de monômeros sob forças externas, raio de giração e módulos de relaxamento mecânico (módulos de armazenamento e perda). Dependendo dos valores dos parâmetros das redes foi possível alternar entre estruturas hiperramificadas distintas: redes com mais segmentos "tipo-linear" ou com uma "estrela" predominante ou topologia "tipo-dendrímero". Foi observado uma influência mais forte em Kc do que em Nc. No domínio de tempo (frequência) intermediário, todas as quantidades físicas mostram escala para redes poliméricas com = 2.5 e provou-se adicionalmente que para redes com 2.5 novas regiões com declives constantes emergem por uma escolha apropriada de Kc.

In this work we analyse two problems coming from theoretical biology. In the first part we propose a spatially structured population model which is defined on a continuous lattice. In the model individuals disperse at a constant rate v and competition is local and delimitated by the competition radius R. Due to dispersal, the neighborhooh size fluctuates over time. We analyse how these variables affect the adaptive process. While the fixation probabilities of beneficial mutations are roughly the same as in a panmitic population for small and intermediate fitness effects s, a dependence on v and R appears for large s. These quantities also strongly influence fixation times. The model exhibits a dual behavior displaying a power-law growth for the fixation rate and speed of adaptation with the beneficial mutation rate as observed in spatially structured population models, but simultaneously showing a non-saturating behavior for the speed of adaptation with the population size. In the second part we numerically study the dynamics of model imune networks with random and scale-free topologies. We observe that a memory state is reached when the antigen is attached to the most connected sites of the network, where as a percolation state may occur when the antigen attaches to the less connected sites. For increasing values of the connectivity, its population converges exponentially to the asymptotic value of the memory state. On the other hand, the next-nearest populations evolve slowly as power-laws towards the virgin-like state. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, analisamos dois problemas provenientes da biologia teórica. Na primeira parte, propomos um modelo de população espacialmente estruturada, que é definido numa rede contínua. No modelo, indivíduos se dispersam numa taxa constante v e a competição é local e delimitada pelo raio de competição R. Devido à dispersão, o tamanho da vizinhança flutua ao longo do tempo. Analisamos como essas variáveis afetam o processo adaptativo. Embora as probabilidades de fixação de mutações benéficas sejam aproximadamente as mesmas que numa população panmítica para valores de adaptação de pequeno e médio s, uma dependência de v e R aparece para grandes s. Estas quantidades também influenciam fortemente os tempos de fixação. O modelo exibe um comportamento duplo que indica um crescimento em lei de potência para a taxa de fixação e a velocidade de adaptação com a taxa de mutação benéfica como observado em modelos de população espacialmente estruturadas, mas simultaneamente mostra um comportamento não saturante para a velocidade de adaptação com o tamanho da população. Na segunda parte, estudamos numericamente a dinâmica de modelos de redes imunes com topologias aleatória e livre de escala. Observamos que um estado memória é alcançado quando o antígeno é ligado aos sítios mais conectados da rede enquanto que um estado de percolação pode ocorrer quando o antígeno se liga aos sítios menos conectados. Para maiores valores de conectividade, sua população converge exponencialmente para o valor assintótico do estado de memória. Por outro lado, as populações mais próximas evoluem lentamente, como leis de potência para o estado virgem.

[pt] A construção de redes complexas é de grande importância para o estudo de modelos de agentes e sistemas dinâmicos, a exemplo dos modelos de opinião, de epidemias, sistemas de osciladores ou mapas acoplados, etc., que usam grafos como substrato das interações entre os elementos do sistema. Essas dinâmicas dependem fortemente das características topológicas da rede de interações, portanto, é fundamental construir redes com propriedades estruturais bem definidas. Uma das propriedades de grande importância é o grau médio, primeiro momento da distribuição de graus. Nos casos em que a distribuição de graus decai como uma lei de potência, o seu expoente é outra grandeza relevante, relacionada à possibilidade de ter vértices muito conectados. Além disso, procura-se evitar as correlações. Dentro deste quadro, estudamos os efeitos que certas características da distribuição de graus têm nas propriedades da rede, construída mediante o modelo de configuração. Para cada valor do expoente da lei de potência, fixamos os graus mínimo, máximo, e médio, comparando o efeito destes parâmetros nas redes resultantes, através do coeficiente de agrupamento e da correlação de graus entre sítios vizinhos. / [en] The construction of complex networks is of great importance for the study of agent-based models and dynamical systems, such as opinion models, epidemics, oscillator systems or coupled maps, etc., that use graphs as a substrate to represent the interaction paths. The dynamics can strongly depend on the topological characteristics of the interaction network, therefore, it is essential to build networks with well-defined structural properties. One of the properties of great importance is the average degree, the first moment of degree distribution. In cases where the degree distribution decays like a power law, its exponent is another relevant quantity, related to the possibility of hubs. Within this framework, we study the effects that certain characteristics of the degree distribution have on the properties of the network, built using the configuration model. For each value of the power-law exponent, we fix the minimum, maximum, and average degrees, comparing the effect of these parameters on the resulting networks, through the clustering coefficient and the degree-degree correlation between neighboring sites.

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:15:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GerdivaneFD_DISSERT.pdf: 2461999 bytes, checksum: afd653d46e87e83d8b0144e8086a3d19 (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work a study of social networks based on analysis of family names is presented. A basic approach to the mathematical formalism of graphs is developed and then main theoretical models for complex networks are presented aiming to support the analysis of surnames networks models. These, in turn, are worked so as to be drawn leading quantities, such as aggregation coefficient, minimum average path length and connectivity distribution. Based on these quantities, it can be stated that surnames networks are an example of complex network, showing important features such as preferential attachment and small-world character / Neste trabalho ? apresentado um estudo das redes sociais baseado na an?lise dos nomes de fam?lias. Faz-se uma abordagem b?sica do formalismo matem?tico dos grafos e em seguida apresenta-se os principais modelos te?ricos para as Redes Complexas com o objetivo de fundamentar a an?lise das redes dos sobrenomes. Estas, por sua vez, s?o trabalhadas de modo a serem extra?das as principais grandezas, tais como coe ciente de agrega??o, menor caminho m?dio e distribui??o de conectividades. Com base nestas grandezas, pode-se a rmar que as redes de sobrenomes s?o um exemplo de rede complexa, exibindo caracter?sticas importantes como liga??o preferencial e o car?ter de mundo pequeno.

Neste trabalho, foram utilizadas técnicas e conceitos tipicamente encontrados em estudos de Redes Complexas, uma sub-área da Física Estatística, para caracterizar a Internet e sua evolução em uma década, de 1998 a 2007. Foi considerada como unidade básica de análise, a estrutura Sistema Autônomo. Nesta caracterização, foram utilizadas várias ferramentas computacionais desenvolvidas em linguagem C/C++, que permitiram classificar, simular e modelar propriedades dinâmicas. Dentre estas propriedades podemos destacar o coeficiente de conectividade, fundamental para os estudos topológicos, e o parâmetro menor caminho médio, ambos baseados nas propriedades da matriz adjacência. Os dados experimentais foram inicialmente obtidos nos roteadores de borda da RedeRio de Computadores - FAPERJ e posteriormente, os dados relativos ao intervalo de estudo, foram retirados da base de dados disponibilizada pela Universidade de Oregon. Foi proposto um modelo de crescimento de uma rede complexa baseado nas premissas de crescimento contínuo e conexão preferencial não linear com suporte aos mecanismos de rearranjo e novas conexões entre nós já existentes. Este modelo se mostrou bastante adequado no estudo das propriedades consideradas. Foi desenvolvido um método para cálculo do menor caminho médio que apresentou performance superior àqueles normalmente utilizados pela comunidade acadêmica. O comportamento da topologia sob o ponto de vista da distribuição de probabilidades de conexão e do ranque de conectividade, apresentaram comportamento linear constante no período estudado com coeficientes médios iguais a -2,0 e -0,93, respectivamente. O parâmetro menor caminho médio global da Internet permaneceu praticamente inalterado e igual a 4, 2 ao longo da década estudada. / Connection networks are observed in many areas of human knowledge. The characterization and topological studies of these networks may be performed through distribution of connectivity degrees, rank properties, shortest path length between nodes, adjacency matrix etc, typical concepts from Complex networks, a filed of study of Statistical Physics domain. In this thesis we characterize the Internet connections evolution from 1998 to 2007. The Internet may be seen under several levels of reach and complexity considering different basic units. A wide vision is to consider the Internet basic element as an Autonomous System - AS, which is defined as a cluster of LANs or routers submitted to the same policy of usage, connectivity and technically administrated by the same network management group. The complex network considered in this work is composed by Autonomous Systems (vertices) and the established tra connection (edges) between them obtained from the BGP routing table. Many interesting property of this networks is analyzed, e.g. degree distribution (the rank and outdegree exponents) from 1998 to 2007 and the shortest path length (L), obtained by a proposed computational method (Friburgo algorithm) among each pair of ASs represented in the adjacency matrix. Finally, we present the behavior of the power law function and the shortest path length of the Internet for each year. Simulations of the connections network were carried out by a proposed model developed from continuous growth premises, possibilities of new and rearranging connections. This model was based on the concept of potential preferable connection showing a stable exponential factor that reproduces the true shortest path parameter over the decade.

Neste trabalho, foram utilizadas técnicas e conceitos tipicamente encontrados em estudos de Redes Complexas, uma sub-área da Física Estatística, para caracterizar a Internet e sua evolução em uma década, de 1998 a 2007. Foi considerada como unidade básica de análise, a estrutura Sistema Autônomo. Nesta caracterização, foram utilizadas várias ferramentas computacionais desenvolvidas em linguagem C/C++, que permitiram classificar, simular e modelar propriedades dinâmicas. Dentre estas propriedades podemos destacar o coeficiente de conectividade, fundamental para os estudos topológicos, e o parâmetro menor caminho médio, ambos baseados nas propriedades da matriz adjacência. Os dados experimentais foram inicialmente obtidos nos roteadores de borda da RedeRio de Computadores - FAPERJ e posteriormente, os dados relativos ao intervalo de estudo, foram retirados da base de dados disponibilizada pela Universidade de Oregon. Foi proposto um modelo de crescimento de uma rede complexa baseado nas premissas de crescimento contínuo e conexão preferencial não linear com suporte aos mecanismos de rearranjo e novas conexões entre nós já existentes. Este modelo se mostrou bastante adequado no estudo das propriedades consideradas. Foi desenvolvido um método para cálculo do menor caminho médio que apresentou performance superior àqueles normalmente utilizados pela comunidade acadêmica. O comportamento da topologia sob o ponto de vista da distribuição de probabilidades de conexão e do ranque de conectividade, apresentaram comportamento linear constante no período estudado com coeficientes médios iguais a -2,0 e -0,93, respectivamente. O parâmetro menor caminho médio global da Internet permaneceu praticamente inalterado e igual a 4, 2 ao longo da década estudada. / Connection networks are observed in many areas of human knowledge. The characterization and topological studies of these networks may be performed through distribution of connectivity degrees, rank properties, shortest path length between nodes, adjacency matrix etc, typical concepts from Complex networks, a filed of study of Statistical Physics domain. In this thesis we characterize the Internet connections evolution from 1998 to 2007. The Internet may be seen under several levels of reach and complexity considering different basic units. A wide vision is to consider the Internet basic element as an Autonomous System - AS, which is defined as a cluster of LANs or routers submitted to the same policy of usage, connectivity and technically administrated by the same network management group. The complex network considered in this work is composed by Autonomous Systems (vertices) and the established tra connection (edges) between them obtained from the BGP routing table. Many interesting property of this networks is analyzed, e.g. degree distribution (the rank and outdegree exponents) from 1998 to 2007 and the shortest path length (L), obtained by a proposed computational method (Friburgo algorithm) among each pair of ASs represented in the adjacency matrix. Finally, we present the behavior of the power law function and the shortest path length of the Internet for each year. Simulations of the connections network were carried out by a proposed model developed from continuous growth premises, possibilities of new and rearranging connections. This model was based on the concept of potential preferable connection showing a stable exponential factor that reproduces the true shortest path parameter over the decade.