Desde os trabalhos de Clausius, Boltzmann e Gibbs, sabe-se que partículas que interagem através de potenciais de curto alcance alcançam, após um processo de relaxação, o estado final estacionário que corresponde ao equilíbrio termodinâmico [I]. Embora nenhuma prova exata exista para isso, na prática, verifica-se que os sistemas não-integráveis com uma energia fixa e um número finito de partículas (ensemble microcanônico, por exemplo) sempre relaxam para um estado estacionário que só depende de quantidades globais conservadas pela dinâmica: energia, momentum e momentum angular. Este estado estacionário corresponde ao estado de equilíbrio termodinâmico e não depende das especificidades da distribuição inicial de partículas. Este cenário muda drasticamente quando a interação entre as partículas passa a ser de longo alcance [2]. A descrição estatística e termodinâmica desses sistemas ainda é objeto de estudo. Contudo, o que se sabe é que esses sistemas têm como propriedade fundamental o fato de que, no limite termodinâmico o tempo de colisão diverge e o equilíbrio termodinâmico nunca é atingido [3]. Nesse trabalho analisamos do ponto de vista teórico e por simulação de dinâmica molecular o estado estacionário atingido por sistemas auto-gravitantes em uma, duas e três dimensões e plasmas não-neutros na dinâmica de um feixe de partículas carregadas. Analisamos ainda um modelo com transição de fases para o estado fora do equilíbrio (HMF). Em todos os casos a teoria proposta na tese mostrou-se consistente com os simulações numéricas empregadas. / Since the work of Clausius, Boltzmann and Gibbs, it is known that particles interacting by a short-range potential, after a relaxation process, reach a final stationary state that corresponds to thermodynamic equilibrium. Although no exact proof exists, in practice non-integrable systems with fixed energy and a finite number of particles (i.e., microcanonical ensemble) always relax to a stationary state that depends only on global quantities conserved by the dynamics: energy, momentum and angular momentum. This stationary state corresponds to the state of thermodynamic equilibrium and does not depend on the specifics of the initial particle distribution. This scenario changes drastically when the interaction between particles is longranged [2] The statistical and thermodynamic description of these systems is still an object of study. However, a fundamental property of these systems is the fact that, in the thermodynamic limit, the collision time diverges and thermodynamic equilibrium is never achieved [3].. In this thesis we analyse, from a theoretical point of view and using molecular dynamics simulations, the stationary state achieved by self-gravitating systems in one, two and three dimensions and non-neutral plasmas in the dynamics of charged particle beams. We also analyse a model with out-of-equilibrium phase transitions (HMF). In all these cases, the theory proposed in this thesis is shown to be consistent with the numerical simulations applied.

Desde os trabalhos de Clausius, Boltzmann e Gibbs, sabe-se que partículas que interagem através de potenciais de curto alcance alcançam, após um processo de relaxação, o estado final estacionário que corresponde ao equilíbrio termodinâmico [I]. Embora nenhuma prova exata exista para isso, na prática, verifica-se que os sistemas não-integráveis com uma energia fixa e um número finito de partículas (ensemble microcanônico, por exemplo) sempre relaxam para um estado estacionário que só depende de quantidades globais conservadas pela dinâmica: energia, momentum e momentum angular. Este estado estacionário corresponde ao estado de equilíbrio termodinâmico e não depende das especificidades da distribuição inicial de partículas. Este cenário muda drasticamente quando a interação entre as partículas passa a ser de longo alcance [2]. A descrição estatística e termodinâmica desses sistemas ainda é objeto de estudo. Contudo, o que se sabe é que esses sistemas têm como propriedade fundamental o fato de que, no limite termodinâmico o tempo de colisão diverge e o equilíbrio termodinâmico nunca é atingido [3]. Nesse trabalho analisamos do ponto de vista teórico e por simulação de dinâmica molecular o estado estacionário atingido por sistemas auto-gravitantes em uma, duas e três dimensões e plasmas não-neutros na dinâmica de um feixe de partículas carregadas. Analisamos ainda um modelo com transição de fases para o estado fora do equilíbrio (HMF). Em todos os casos a teoria proposta na tese mostrou-se consistente com os simulações numéricas empregadas. / Since the work of Clausius, Boltzmann and Gibbs, it is known that particles interacting by a short-range potential, after a relaxation process, reach a final stationary state that corresponds to thermodynamic equilibrium. Although no exact proof exists, in practice non-integrable systems with fixed energy and a finite number of particles (i.e., microcanonical ensemble) always relax to a stationary state that depends only on global quantities conserved by the dynamics: energy, momentum and angular momentum. This stationary state corresponds to the state of thermodynamic equilibrium and does not depend on the specifics of the initial particle distribution. This scenario changes drastically when the interaction between particles is longranged [2] The statistical and thermodynamic description of these systems is still an object of study. However, a fundamental property of these systems is the fact that, in the thermodynamic limit, the collision time diverges and thermodynamic equilibrium is never achieved [3].. In this thesis we analyse, from a theoretical point of view and using molecular dynamics simulations, the stationary state achieved by self-gravitating systems in one, two and three dimensions and non-neutral plasmas in the dynamics of charged particle beams. We also analyse a model with out-of-equilibrium phase transitions (HMF). In all these cases, the theory proposed in this thesis is shown to be consistent with the numerical simulations applied.

Desde os trabalhos de Clausius, Boltzmann e Gibbs, sabe-se que partículas que interagem através de potenciais de curto alcance alcançam, após um processo de relaxação, o estado final estacionário que corresponde ao equilíbrio termodinâmico [I]. Embora nenhuma prova exata exista para isso, na prática, verifica-se que os sistemas não-integráveis com uma energia fixa e um número finito de partículas (ensemble microcanônico, por exemplo) sempre relaxam para um estado estacionário que só depende de quantidades globais conservadas pela dinâmica: energia, momentum e momentum angular. Este estado estacionário corresponde ao estado de equilíbrio termodinâmico e não depende das especificidades da distribuição inicial de partículas. Este cenário muda drasticamente quando a interação entre as partículas passa a ser de longo alcance [2]. A descrição estatística e termodinâmica desses sistemas ainda é objeto de estudo. Contudo, o que se sabe é que esses sistemas têm como propriedade fundamental o fato de que, no limite termodinâmico o tempo de colisão diverge e o equilíbrio termodinâmico nunca é atingido [3]. Nesse trabalho analisamos do ponto de vista teórico e por simulação de dinâmica molecular o estado estacionário atingido por sistemas auto-gravitantes em uma, duas e três dimensões e plasmas não-neutros na dinâmica de um feixe de partículas carregadas. Analisamos ainda um modelo com transição de fases para o estado fora do equilíbrio (HMF). Em todos os casos a teoria proposta na tese mostrou-se consistente com os simulações numéricas empregadas. / Since the work of Clausius, Boltzmann and Gibbs, it is known that particles interacting by a short-range potential, after a relaxation process, reach a final stationary state that corresponds to thermodynamic equilibrium. Although no exact proof exists, in practice non-integrable systems with fixed energy and a finite number of particles (i.e., microcanonical ensemble) always relax to a stationary state that depends only on global quantities conserved by the dynamics: energy, momentum and angular momentum. This stationary state corresponds to the state of thermodynamic equilibrium and does not depend on the specifics of the initial particle distribution. This scenario changes drastically when the interaction between particles is longranged [2] The statistical and thermodynamic description of these systems is still an object of study. However, a fundamental property of these systems is the fact that, in the thermodynamic limit, the collision time diverges and thermodynamic equilibrium is never achieved [3].. In this thesis we analyse, from a theoretical point of view and using molecular dynamics simulations, the stationary state achieved by self-gravitating systems in one, two and three dimensions and non-neutral plasmas in the dynamics of charged particle beams. We also analyse a model with out-of-equilibrium phase transitions (HMF). In all these cases, the theory proposed in this thesis is shown to be consistent with the numerical simulations applied.

Extracting useful knowledge from data sets is a key concept in modern information systems. Consequently, the need of efficient techniques to extract the desired knowledge has been growing over time. Machine learning is a research field dedicated to the development of techniques capable of enabling a machine to \"learn\" from data. Many techniques have been proposed so far, but there are still issues to be unveiled specially in interdisciplinary research. In this thesis, we explore the advantages of network data representation to develop machine learning techniques based on dynamical processes on networks. The network representation unifies the structure, dynamics and functions of the system it represents, and thus is capable of capturing the spatial, topological and functional relations of the data sets under analysis. We develop network-based techniques for the three machine learning paradigms: supervised, semi-supervised and unsupervised. The random walk dynamical process is used to characterize the access of unlabeled data to data classes, configuring a new heuristic we call ease of access in the supervised paradigm. We also propose a classification technique which combines the high-level view of the data, via network topological characterization, and the low-level relations, via similarity measures, in a general framework. Still in the supervised setting, the modularity and Katz centrality network measures are applied to classify multiple observation sets, and an evolving network construction method is applied to the dimensionality reduction problem. The semi-supervised paradigm is covered by extending the ease of access heuristic to the cases in which just a few labeled data samples and many unlabeled samples are available. A semi-supervised technique based on interacting forces is also proposed, for which we provide parameter heuristics and stability analysis via a Lyapunov function. Finally, an unsupervised network-based technique uses the concepts of pinning control and consensus time from dynamical processes to derive a similarity measure used to cluster data. The data is represented by a connected and sparse network in which nodes are dynamical elements. Simulations on benchmark data sets and comparisons to well-known machine learning techniques are provided for all proposed techniques. Advantages of network data representation and dynamical processes for machine learning are highlighted in all cases / A extração de conhecimento útil a partir de conjuntos de dados é um conceito chave em sistemas de informação modernos. Por conseguinte, a necessidade de técnicas eficientes para extrair o conhecimento desejado vem crescendo ao longo do tempo. Aprendizado de máquina é uma área de pesquisa dedicada ao desenvolvimento de técnicas capazes de permitir que uma máquina \"aprenda\" a partir de conjuntos de dados. Muitas técnicas já foram propostas, mas ainda há questões a serem reveladas especialmente em pesquisas interdisciplinares. Nesta tese, exploramos as vantagens da representação de dados em rede para desenvolver técnicas de aprendizado de máquina baseadas em processos dinâmicos em redes. A representação em rede unifica a estrutura, a dinâmica e as funções do sistema representado e, portanto, é capaz de capturar as relações espaciais, topológicas e funcionais dos conjuntos de dados sob análise. Desenvolvemos técnicas baseadas em rede para os três paradigmas de aprendizado de máquina: supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. O processo dinâmico de passeio aleatório é utilizado para caracterizar o acesso de dados não rotulados às classes de dados configurando uma nova heurística no paradigma supervisionado, a qual chamamos de facilidade de acesso. Também propomos uma técnica de classificação de dados que combina a visão de alto nível dos dados, por meio da caracterização topológica de rede, com relações de baixo nível, por meio de medidas de similaridade, em uma estrutura geral. Ainda no aprendizado supervisionado, as medidas de rede modularidade e centralidade Katz são aplicadas para classificar conjuntos de múltiplas observações, e um método de construção evolutiva de rede é aplicado ao problema de redução de dimensionalidade. O paradigma semissupervisionado é abordado por meio da extensão da heurística de facilidade de acesso para os casos em que apenas algumas amostras de dados rotuladas e muitas amostras não rotuladas estão disponíveis. É também proposta uma técnica semissupervisionada baseada em forças de interação, para a qual fornecemos heurísticas para selecionar parâmetros e uma análise de estabilidade mediante uma função de Lyapunov. Finalmente, uma técnica não supervisionada baseada em rede utiliza os conceitos de controle pontual e tempo de consenso de processos dinâmicos para derivar uma medida de similaridade usada para agrupar dados. Os dados são representados por uma rede conectada e esparsa na qual os vértices são elementos dinâmicos. Simulações com dados de referência e comparações com técnicas de aprendizado de máquina conhecidas são fornecidos para todas as técnicas propostas. As vantagens da representação de dados em rede e de processos dinâmicos para o aprendizado de máquina são evidenciadas em todos os casos

Extracting useful knowledge from data sets is a key concept in modern information systems. Consequently, the need of efficient techniques to extract the desired knowledge has been growing over time. Machine learning is a research field dedicated to the development of techniques capable of enabling a machine to \"learn\" from data. Many techniques have been proposed so far, but there are still issues to be unveiled specially in interdisciplinary research. In this thesis, we explore the advantages of network data representation to develop machine learning techniques based on dynamical processes on networks. The network representation unifies the structure, dynamics and functions of the system it represents, and thus is capable of capturing the spatial, topological and functional relations of the data sets under analysis. We develop network-based techniques for the three machine learning paradigms: supervised, semi-supervised and unsupervised. The random walk dynamical process is used to characterize the access of unlabeled data to data classes, configuring a new heuristic we call ease of access in the supervised paradigm. We also propose a classification technique which combines the high-level view of the data, via network topological characterization, and the low-level relations, via similarity measures, in a general framework. Still in the supervised setting, the modularity and Katz centrality network measures are applied to classify multiple observation sets, and an evolving network construction method is applied to the dimensionality reduction problem. The semi-supervised paradigm is covered by extending the ease of access heuristic to the cases in which just a few labeled data samples and many unlabeled samples are available. A semi-supervised technique based on interacting forces is also proposed, for which we provide parameter heuristics and stability analysis via a Lyapunov function. Finally, an unsupervised network-based technique uses the concepts of pinning control and consensus time from dynamical processes to derive a similarity measure used to cluster data. The data is represented by a connected and sparse network in which nodes are dynamical elements. Simulations on benchmark data sets and comparisons to well-known machine learning techniques are provided for all proposed techniques. Advantages of network data representation and dynamical processes for machine learning are highlighted in all cases / A extração de conhecimento útil a partir de conjuntos de dados é um conceito chave em sistemas de informação modernos. Por conseguinte, a necessidade de técnicas eficientes para extrair o conhecimento desejado vem crescendo ao longo do tempo. Aprendizado de máquina é uma área de pesquisa dedicada ao desenvolvimento de técnicas capazes de permitir que uma máquina \"aprenda\" a partir de conjuntos de dados. Muitas técnicas já foram propostas, mas ainda há questões a serem reveladas especialmente em pesquisas interdisciplinares. Nesta tese, exploramos as vantagens da representação de dados em rede para desenvolver técnicas de aprendizado de máquina baseadas em processos dinâmicos em redes. A representação em rede unifica a estrutura, a dinâmica e as funções do sistema representado e, portanto, é capaz de capturar as relações espaciais, topológicas e funcionais dos conjuntos de dados sob análise. Desenvolvemos técnicas baseadas em rede para os três paradigmas de aprendizado de máquina: supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. O processo dinâmico de passeio aleatório é utilizado para caracterizar o acesso de dados não rotulados às classes de dados configurando uma nova heurística no paradigma supervisionado, a qual chamamos de facilidade de acesso. Também propomos uma técnica de classificação de dados que combina a visão de alto nível dos dados, por meio da caracterização topológica de rede, com relações de baixo nível, por meio de medidas de similaridade, em uma estrutura geral. Ainda no aprendizado supervisionado, as medidas de rede modularidade e centralidade Katz são aplicadas para classificar conjuntos de múltiplas observações, e um método de construção evolutiva de rede é aplicado ao problema de redução de dimensionalidade. O paradigma semissupervisionado é abordado por meio da extensão da heurística de facilidade de acesso para os casos em que apenas algumas amostras de dados rotuladas e muitas amostras não rotuladas estão disponíveis. É também proposta uma técnica semissupervisionada baseada em forças de interação, para a qual fornecemos heurísticas para selecionar parâmetros e uma análise de estabilidade mediante uma função de Lyapunov. Finalmente, uma técnica não supervisionada baseada em rede utiliza os conceitos de controle pontual e tempo de consenso de processos dinâmicos para derivar uma medida de similaridade usada para agrupar dados. Os dados são representados por uma rede conectada e esparsa na qual os vértices são elementos dinâmicos. Simulações com dados de referência e comparações com técnicas de aprendizado de máquina conhecidas são fornecidos para todas as técnicas propostas. As vantagens da representação de dados em rede e de processos dinâmicos para o aprendizado de máquina são evidenciadas em todos os casos