Made available in DSpace on 2014-12-17T15:14:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HenioHAR_tese.pdf: 2852565 bytes, checksum: 647b955f27dbfb55fd62c197b8d3bf55 (MD5) Previous issue date: 2001-04-11 / Neste trabalho, atrav?s de simula??es computacionais, identificamos os fen?menos f?sicos associados ao crescimento e a din?mica de pol?meros como sistemas complexos exibindo comportamentos n?o linearidades, caos, criticalidade auto-organizada, entre outros. No primeiro cap?tulo, iniciamos com uma breve introdu??o onde descrevemos alguns conceitos b?sicos importantes ao entendimento do nosso trabalho. O cap?tulo 2 consiste na descri??o do nosso estudo da distribui??o de segmentos num pol?mero ramificado. Baseado em c?lculos semelhantes aos usados em cadeias polim?ricas lineares, utilizamos o modelo de crescimento para pol?meros ramificados (Branched Polymer Growth Model - BPGM) proposto por Lucena et al., e analisamos a distribui??o de probabilidade dos mon?meros num pol?mero ramificado em 2 dimens?es, at? ent?o desconhecida. No cap?tulo seguinte estudamos a classe de universalidade dos pol?meros ramificados gerados pelo BPGM. Utilizando simula??es computacionais em 3 dimens?es do modelo proposto por Lucena et al., calculamos algumas dimens?es cr?ticas (dimens?es fractal, m?nima e qu?mica) para tentar elucidar a quest?o da classe de universalidade. Ainda neste Cap?tulo, descrevemos um novo modelo para a simula??o de pol?meros ramificados que foi por n?s desenvolvido de modo a poupar esfor?o computacional. Em seguida, no cap?tulo 4 estudamos o comportamento ca?tico do crescimento de pol?meros gerados pelo BPGM. Partimos de pol?meros criticamente organizados e utilizamos uma t?cnica muito semelhante aquela usada em transi??es de fase em Modelos de Ising para estudar propaga??o de danos chamada de Dist?ncia de Hamming. Vimos que a dist?ncia de Hamming para o caso dos pol?meros ramificados se comporta como uma lei de pot?ncia, indicando um car?ter n?o-extensivo na din?mica de crescimento. No Cap?tulo 5 analisamos o movimento molecular de cadeias polim?ricas na presen?a de obst?culos e de gradientes de potenciais. Usamos um modelo generalizado de repta??o para estudar a difus?o de pol?meros lineares em meios desordenados. Investigamos a evolu??o temporal destas cadeias em redes quadradas e medimos os tempos caracter?sticos de transporte t. Finalizamos esta disserta??o com um cap?tulo contendo a conclus?o geral denoss o trabalho (Cap?tulo 6), mais dois ap?ndices (Ap?ndices A e B) contendo a fenomenologia b?sica para alguns conceitos que utilizaremos ao longo desta tese (Fractais e Percola??o respectivamente) e um terceiro e ?ultimo ap?ndice (Ap?ndice C) contendo uma descri??o de um programa de computador para simular o crescimentos de pol?meros ramificados em uma rede quadrada

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-10-04T22:24:00Z No. of bitstreams: 1 MichelleCristinaVarelaDosSantos_DISSERT.pdf: 2578443 bytes, checksum: cbf87aab557f25c12ac2e240f11654b7 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-10-13T21:55:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MichelleCristinaVarelaDosSantos_DISSERT.pdf: 2578443 bytes, checksum: cbf87aab557f25c12ac2e240f11654b7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-13T21:55:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MichelleCristinaVarelaDosSantos_DISSERT.pdf: 2578443 bytes, checksum: cbf87aab557f25c12ac2e240f11654b7 (MD5) Previous issue date: 2017-03-30 / Entre o final do s?culo XX e in?cio do s?culo XXI, muitos cientistas passaram a se interessar na din?mica de sistemas complexos e os fen?menos envolvidos, tais como, os sistemas cr?ticos. Esses sistemas n?o-lineares apresentam propriedades descritas por leis de pot?ncia. Fen?menos cr?ticos constituem sistemas complexos, que n?o possuem propriedades bem descritas pelas leis da termodin?mica. O presente trabalho apresenta um modelo energ?tico critico auto-organizado, ou seja, que possui Criticalidade Auto-Organizada (SOC), criado para explicar a atividade coletiva espont?nea em um tecido animal sem a necessidade de um controle muscular ou de sistema nervoso central. O modelo prot?tipo descreve um tecido epitelial cuboide formado por uma ?nica camada de c?lulas, como a cavidade digestiva interna de alguns animais simples ou primitivos. O tecido ? composto por c?lulas que absorvem nutrientes e armazenam energia, com probabilidade p, para participar de atividade do tecido. Cada c?lula pode estar em dois estados: o de alta energia capaz de se tornar ativa ou de baixo consumo metab?lico e em repouso. Qualquer c?lula pode ser ativada espontaneamente, com uma probabilidade muito baixa, e ent?o propagar uma atividade coletiva entre seus vizinhos que compartilham energia suficiente. As c?lulas do tecido que participam da atividade consomem toda a sua energia. Foi observada uma rela??o tipo lei de pot?ncia, P(s) ? s?, para a probabilidade de ter um movimento coletivo de tamanho s. A constru??o deste modelo ? an?logo ao modelo Forest Fire Model. Essa abordagem produz naturalmente um estado cr?tico para a atividade do tecido animal, al?m de explicar a auto sustenta??o das atividades em um tecido animal vivo sem controle de feedback. / Since the end of the twentieth century and the beginning of the twenty-first century, many scientists have become interested in the study of the dynamics of complex systems and in critical systems. This class of non-linear systems has properties described by power laws. Critical phenomena is characteristics of complex systems that has properties not well described by the laws of thermodynamics. The present work presents a self-organized critical (SOC) energy model, created to explain spontaneous collective activity in a given animal tissue without the necessity of a muscular control or central nervous system. This prototype model introduces a cuboid epithelial tissue formed by a single layer of cells, such as the internal digestive cavity of some primitive animals. The tissue is composed of cells that absorb nutrients and store energy, with probability p, to participate in a collective tissue motion. Each cell can be in two states: the high-energy state able to become active or low-metabolic and at rest. Any cell can be activated spontaneously, with a very low probability, and starts a collective activity with its neighbors that share enough energy. The tissue cells that participate in the oscillation consume all their energy. It is observed a power law relation, P(s) ? s?, for the probability of having a collective motion with s cells. The construction of this model is analogous to the Forest Fire SOC model. This approach naturally produces a critical condition for the oscillation of the animal tissue, in addition, it explains self-sustaining activities in a living animal tissue without feedback control.

Seres humanos são capazes de desenvolver complexas estruturas de conhecimento que podem ser utilizadas de modo flexível para lidar com o ambiente de maneira apropriada. Estas estruturas de conhecimento constituem um núcleo que suporta processos cognitivos, tais como a percepção, a categorização, o planejamento, etc. A Inteligência Artificial, enquanto área de investigação, ocupa-se de desenvolver meios que viabilizem a reprodução destas capacidades cognitivas em agentes artificiais. Por este motivo, a investigação de abordagens que permitam a representação de conhecimento de um modo flexível se revela altamente relevante. Com o objetivo de superar algumas das limitações típicas da teoria clássica, que é adotada por várias abordagens propostas na Inteligência Artificial, este trabalho propõe um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio que integra aspectos de três diferentes teorias cognitivas a respeito de como conceitos são representados na cognição humana: teoria clássica, teoria do protótipo e teoria do exemplar. O arcabouço resultante é capaz de suportar a composicionalidade, a tipicalidade, a representação de instâncias atípicas dos conceitos, e a representação da variabilidade de indivíduos classificados por cada conceito. Consequentemente, o arcabouço proposto também suporta raciocínio lógico e baseado em similaridade. As principais contribuições deste trabalho são a concepção teórica e a formalização de um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio. Uma outra contribuição deste trabalho é uma abordagem de raciocínio para classificação que utiliza a abordagem de representação de conhecimento proposta. Além disso, este trabalho também apresenta duas abordagens para seleção de exemplares representativos de cada conceito e uma abordagem para extração de protótipos de conceitos. Nesta tese também é apresentado um sistema para interpretação automática de processos deposicionais que adota o arcabouço proposto. Experimentos realizados em uma tarefa de classificação sugerem que o arcabouço proposto é capaz de oferecer classificações mais informativas que as oferecidas por uma abordagem puramente clássica. / Human beings can develop complex knowledge structures that can be used for dealing with the environment in suitable ways. These knowledge structures constitute a core that supports several cognitive processes, such as perception, categorization, planning, etc. The Artificial Intelligence, as a research field, aims at developing approaches for mimicking these cognitive capabilities in machines. Due to this, it is important to investigate approaches that allow representing the knowledge in flexible ways. In order to overcome some limitations of the classical theory of knowledge representation, which is adopted by several approaches proposed in the Artificial Intelligence field, this work proposes a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning which integrates aspects from three different cognitive theories about concept representation in the human cognition: classical theory, prototype theory and exemplar theory. The resulting framework can support compositionality, typicality, representation of atypical instances of concepts, and representation of the variability of the individuals classified by each concept. Consequently, the proposed framework also supports logical reasoning and similarity-based reasoning. The main contributions of this work are the formalization of a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning, two approaches for selecting representative exemplars of each concept and an approach of reasoning for classification that integrates logical reasoning and similarity-based reasoning and that is supported by definitions, prototypes and exemplars of concepts. This thesis also presents a system for automatic interpretation of depositional processes application that adopts the proposed framework. The experiments, which were performed on a classification task, suggest that the proposed framework provides classifications that are more informative than the ones provided by a classical approach.

O objetivo principal deste trabalho é apresentar um protocolo para avaliação de compatibilidade entre a gestão de procedimentos e a complexidade do sistema sócio-técnico em que esses são aplicados. Tal protocolo consiste das seguintes etapas: (a) delimitação do sistema sócio-técnico a ser estudado; (b) caracterização do sistema sócio-técnico; (c) caracterização da complexidade do sistema em estudo; (d) aplicação de dois tipos de questionários aos membros do sistema investigado; um deles destinado a avaliar a percepção em relação a um conjunto de princípios acerca de como os procedimentos deveriam ser gerenciados em um sistema complexo; outro destinado a avaliar a percepção acerca da extensão pela qual os princípios realmente são usados; (e) uma reunião de retorno dos resultados da avaliação aos membros do sistema sócio-técnico; (f) elaboração de recomendações para melhorar a gestão de procedimentos. A aplicação do protocolo é ilustrada por meio de um estudo de caso na sala de controle de uma refinaria de petróleo. / The main objective of this dissertation is to introduce a protocol for assessing the compatibility between the procedures management and the complexity of a socio-technical system in which these are applied to. This protocol consist of the following steps: (a) definition of the socio-technical system to be studied, (b) characterization of socio-technical system, (c) characterizing of the system under study complexity, (d) applying two questionnaires of different kinds to the members of the system investigated, one of them to assess the perceptions in relation to a set of principles about how the procedures should be managed in a complex system, and another designed to assess the perception of the extent to which the principles are actually used, (e) carrying out a return meeting of the assessment results to the members of socio-technical system, (f) developing of recommendations to improve management procedures. The application of the protocol is illustrated through a case study in an oil refinery control room.

O entendimento, dos comportamentos coletivos em termos de uma descriçã o microscó pica baseada nas regras de interações locais entre as partículas do sistema é um proposito bem estabelecido da Física Estatística. Parcialmente inspirados no sucesso da ligaçã o entre os comportamentos micro e macroscópicos, os fenô menos coletivos sociais são atualmente estudados em termos de modelos microscó picos de agentes interatuantes. Os dilemas sociais e o enigma evolutivo da cooperação são modelados como jogos. Neste contexto, dois modelos tem atraído mais a atençã o': O Dilema do Prisoneiro para interações entre pares de individuos e os Jogos de Bem Público para interações em grupos. Nesta dissertação estudamos sob que condiçõ es a cooperação pode emergir em um tipo de dinâ mica de dilema social, conhecido como Jogo de Bem Público Opcional (JBPO). Em particular, analisamos o efeito da topologia na emerge ncia e permanência da cooperação neste tipo de dinâ mica. Estudamos as propriedades globais dos JBPO numa rede regular bidimensional, sobre uma rede small-world e uma rede aleató ria. Aqui, os jogadores são colocados nos vértices da rede .e cada um deles adota um dos três estados possíveis (ou estrategias): cooperador (C), desertor (D) ou loner (L). Com o propósito de estudar,o efeito da interação em rede, usamos redes de tipo ,Pnall-wor/d (pequend , mundo) onde a probabilidade p de reconexão define o' grau de desordem. Esta probabilidade p de religaçã o determina o grau de desordem da rede desde uma rede regular, até uma rede aleató ria. Em combinação com o estudo sistemático do parâ metro p, també m é analisado o efeito da variaçã o do parâ metro r, fator de multiplicação do JBPO, no comportamento global do sistema. Através do estudo sistemático de ambos parâ metros, p e r, encontramos que o sistema apresenta duas dinâ micas diferentes: (i) convergência a um estado absorvente, em que todos os agentes terminam no estado de loner e (ii) evoluçã o a um estado de coexistê ncia, no qual' as três estrategias estã o presentes. No estado de coexiste ncia, para alguns valores dos parâ metros p e r, .a dinâ mica do sistema exibe um comportamento oscilató rio cíclico entre as três estraté gias. Finalmente e como principal contribuição deste trabalho, construímos o diagrama de fases no espaço dos parâ metros (p,r) para caracterizar as diferentes fases e o comportaniento coletivo que o sistema mostra. / Understanding the collective behavior in terms of a microscopic description based on the interaction roles among the particles is a well established purpose of the Statistical Physics. Partly ánspired by the success in linking micro and macro behavior, collective social phenomena are being currently studied in terms of interactíng agents. Social dilemmas and the evolutionary conundrum of cooperation are, modeled as games. In this context, two models have attracted most attention: The Prisoper Dilemma for pairwise interactions and The Public Goods Games for group interactions. In this dissertation, we study under which conditions cooperation can emerge in a type of social dilemma dynamics known as Optional Public Good Game (OPGG): In particular, we analyze the role of topOlogy in the emergence and mainfehance of cooperation in this kind, of dynamics. We have studied the global properties onhe OPGG on a . twd-diMensional regular network, on small world networks and random networks. Here, the players are placed at the nodes of the network and each can adopt one of three possible states _(or strategies): cooperator (C), defector (D) or loner (L). In orcler to study the effect of network interactions, we have used small-World type networks where the probability p of reconnection defines the disorder degree. This probability p of rewiring determines the disorder degree of the network from a regular lattice to a random network. In combination with the systematic study of the p parameter, we also analyzed the effect of variation of the r parameter, the multiplication factor of OPGG, on the global behavior of the system. In the coexistence state and for some values of the p and r parameters, the dynamics of the system exhibits a cyclic behavior among the three states. Finally, and as main contribution in this work, we have constructed a phase diagrarn in the parameter space (p,r) in order to characterize the different phases ahd collective behavior displayed by the system.

In this thesis, we explore the potential of employing Statistical Mechanics techniques to study economic systems, showing how such an approach could greatly contribute by allowing the study of very complex systems, exhibiting rich behavior such as phase transitions, criticality and glassy phases, which are not found in the usual economic models. We exemplify this potential via three specific problems: (i) a Statistical Mechanics framework for dealing with irrational consumers, in which the rationality is set by a parameter akin to a temperature which controls deviations from the maximum of his utility function. We show that an irrational consumer increases the economic activity while decreasing his own utility; (ii) an analysis using Information Theory of real world Input-Output matrices, showing that the aggregation methods used to build them most likely underestimated the dependency of the production chain on a few crucial sectors, having important consequences for the analysis of these data; (iii) a zero intelligence model in which agents with a power law distributed initial wealth randomly trade goods of different prices. We show that this initial inequality generates a higher inequality in free cash, reducing the overall liquidity in the economy and slowing down the number of trades. We discuss the insights obtained with these three problems, along with their relevance for the larger picture in Economics. / Nesta tese, exploramos o potencial de ser usar técnicas de Mecânica Estatística para o estudo de sistemas econômicos, mostrando como tal abordagem pode contribuir significativamente ao permitir o estudo de sistemas complexos que exibem comportamentos ricos como transições de fase, criticalidade e fases vítreas, não encontradas normalmente em modelos econômicos tradicionais. Exemplificamos este potencial através de três problemas específicos: (i) um framework de Mecânica Estatística para lidar com consumidores irracionais, no qual a racionalidade é controlada pela temperatura do sistema, que define o tamanho dos desvios do estado de máxima utilidade. Mostramos que um consumidor irracional aumenta a atividade econômica ao mesmo tempo que diminui seu próprio bem estar; (ii) uma anáise usando Teoria da Informação de matrizes Input-Output de economias reais, mostrando que os métodos de agregação utilizados para construí-las provavelmente subestima a dependência das cadeias de produção em certos setores cruciais, com consequências importantes para a analíse destes dados; (iii) um modelo em que agentes com uma riqueza inicial distributida como lei de potências trocam aleatoriamente objetos com preços distintos. Mostramos que esta desigualdade inicial gera uma desigualdade ainda maior em dinheiro livre, reduzindo a liquidez total na economia e diminuindo a quantidade de trocas. Discutimos as consequências dos resultados destes três problemas, bem como sua relevância na perspectiva geral em Economia.

Estudos em redes complexas têm ganhado cada vez mais atenção devido ao seu potencial de representação simples de modelos complexos em diversas áreas de conhecimento. A obtenção de modelos quantitativos que representem fenômenos observados da natureza, assim como o desenvolvimento de metodologias de caracterização de redes complexas, tornaram-se essenciais para a compreensão e desenvolvimento de pesquisas com essas estruturas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e estudar alguns métodos recentes, usados para a caracterização de redes complexas, explorando-os no contexto da modelagem de conhecimento. Para isso, duas redes complexas foram geradas, uma rede de colaboração de pesquisadores da USP e outra obtida a partir do banco de dados de artigos da Wikipédia, considerando apenas aqueles da categoria de teoremas matemáticos. As medidas concêntricas, que foram recentemente formalizadas, são exploradas e aplicadas às redes descritas, assim como para diversos modelos teóricos, fornecendo informações muito relevantes sobre a topologia dessas redes. Resultados ainda mais interessantes são obtidos pela caracterização dos vértices da rede de colaboração, que revelam padrões de interdisciplinaridade entre as diferentes áreas do conhecimento. Um modelo de aquisição de conhecimento também foi proposto, aplicando a utilização de simulações de múltiplos agentes interagentes que caminham por uma rede complexa segundo uma heurística auto-esquivante. Resultados dessas simulações, realizadas para a rede da Wikipédia e outros modelos teóricos, mostram que certas configurações de parâmetros e de redes apresentam melhor desempenho na aquisição do conhecimento, com a rede de teoremas apresentando o pior deles. Entretanto, diferentemente do que era esperado, a variação da memória dos agentes pouco influência a velocidade de aquisição de conhecimento dos agentes. A freqüência de acesso dos vértices pelos agentes também foi determinada e explorada superficialmente. Diversos softwares foram desenvolvidos para uso neste projeto de mestrado, dentre eles destaca-se o visualizador 3D, que se tornou indispensável para a análise das contribuições das outras propriedades apresentadas. / Studies of complex networks have gained increasing research interest in recent years, in part due to its potential for simple representation of complex systems in various fields of science. The needs of quantitative models representing observed phenomena, as well the development of methods for the characterization of complex networks, is a essential matter for the development and understanding of scientific researches exploring such structures. This work aims to develop and study some new methods for the characterization of complex networks, exploring them in the context of knowledge modeling. Initially, two complex networks were developed, a collaborative network of researchers from the Universidade de Sao Paulo and the other obtained from the database of Wikip´edia articles, considering only those strict related to mathematical theorems. The recently formalized concentric measurements are explored and applied to the described networks, as well to other several theoretical models, providing much more information about the topology of these networks than by the use of traditional measurements. Even more interesting results are obtained by the characterization of the vertices of the collaboration network, which reveal patterns of interdisciplinarity among the many fields of science. A model of knowledge acquisition has also been proposed by the use of simulations of multiple interacting agents walking through a complex network in self-avoiding trajectories. Results of those simulations, performed for the network of Wikipedia and other theoretical models shows that certain sets of parameters and networks perform better in the acquisition of knowledge, through the network of theorems presenting the worst of them. However, unlike what should be expected on the basis of intuition, the agents memories do not play much influence to the speed of acquisition of knowledge. The agent access frequencies of vertices was also been obtained and explored superficially in order to determine where the agents walk more ofen. Several softwares had been developed in this masters thesis project, among these, there is a complex network computational visualization tool, which had become indispensable for the many analysis of the contributions obtained by the use of the other described properties.

O entendimento de como a informação é representada e processada no cérebro e quais são os mecanismos necessários para que isto seja possível é um dos grandes desafios da neurociência. A atividade populacional das células corticais possui dinâmica emergente bastante complexa, apresentando padrões auto-sustentados mesmo na ausência de estímulos externos. Esses padrões de atividade podem representar estados internos de auto-organização da rede neural cortical. Porém, quais características da rede cortical seriam essenciais para o entendimento deste tipo de atividade? Podemos elencar duas características fundamentais: a organização topológica da rede e as características dinâmicas das unidades funcionais da rede (os neurônios). Neste trabalho estudamos a influência da topologia e da dinâmica dos neurônios sobre a atividade auto-sustentada de dois modelos corticais diferentes. O primeiro modelo possui arquitetura hierárquica e modular construída segundo uma estratégia top-down. As simulações com este modelo mostram que criação hierárquica de módulos favorece a atividade auto-sustentada em concordância com trabalhos anteriores de outros autores. Também observamos que diferentes classes funcionais de neurônios influenciam de maneiras distintas a atividade auto-sustentada da rede. O segundo modelo possui arquitetura em camadas com regras intra- e inter-laminares específicas baseadas em dados anatômicos do córtex visual primário de gatos. As simulações com este modelo mostram um importante papel das condutâncias sinápticas excitatórias e inibitórias sobre o início da atividade auto-sustentada na rede, especialmente sobre a largura (intervalo de valores da condutância excitatória) da zona de transição entre as regiões com e sem atividade auto-sustentada no diagrama de condutâncias sinápticas. Conclui-se que a topologia da rede cortical e sua composição em termos de combinações de neurônios de diferentes tipos têm importante papel sobre a existência e as propriedades da atividade auto-sustentada na rede. / To understand how information is represented and processed in the brain and the necessary mechanisms for this is one of the major challenges in neuroscience. The population activity of cortical cells has complex and emergent dynamics, showing self-sustained activity patterns even in the absence of external stimuli. These activity patterns may represent internal self-organizing states of the cortical network. Which characteristics that make up the cortical network would be essential to understand this type of activity? We can list two basic characteristics: the topological organization of the network and the dynamic characteristics of its functional units (the neurons). In this work we studied the influence of topology and neuronal dynamics on self-sustained activity in two different cortical network models. The first model has hierarchical and modular architecture constructed according to a top-down strategy. Simulations with this model show that the hierarchical creation of modules favors self-sustained activity in agreement with results from other authors. We also observed that different functional neuronal classes influence in distict ways the self-sustained activity. The second model has a layered architecture with specific intra- and inter-laminar rules based on anatomical evidence from the primary visual cortex of cats. Simulations with this model show an important role of excitatory and inhibitory synaptic conductances on the beginning of self-sustained network activity, specially on the width of the border (range of excitatory conductance values) between regions with and without self-sustained activity in the excitatory-inhibitory synaptic conductances diagram. We conclude that network topology and its composition in terms of combinations of neurons with different dynamics have an important role on the existence and properties of self-sustained activity in the network.

A existência de opiniões distintas em uma sociedade na qual indivíduos interagem constantemente atraiu o interesse de cientistas sociais e físicos estatísticos. Em 1997, Robert Axelrod propôs um modelo vetorial para o estudo da formação de domínios culturais diferentes em uma rede de agentes interagentes. Nesse modelo, os agentes são representados por um vetor de F componentes em que cada componente assume um dentre Q estados inteiros. O modelo apresenta uma transição de um estado monocultural (ordenado) para um estado multicultural (desordenado) que tem sido estudada na literatura através de parâmetros de ordem tais como o tamanho relativo do maior domínio cultural (S) e a fração de domínios culturais diferentes (g). Desde então, propriedades como robustez à introdução de ruídos, à variação de topologia e à introdução de campos local, global e externo foram investigadas. Nosso trabalho está organizado em três partes principais. Na primeira, apresentamos a proposta de novas medidas baseadas no conceito de atividade por agente para o estudo do modelo de Axelrod na rede quadrada. Mostramos que a variância da atividade do sistema (A) pode ser usada para indicar os pontos de transição e que sua distribuição de frequência pode indicar a ordem da transição. Na segunda, estimamos o diagrama de fases no plano (F,Q) e comparamos resultados obtidos em redes com condição de contorno aberta e fechada. Para isso, utilizamos as susceptibilidades dos parâmetros de ordem S e A para determinar os valores críticos Qc(F) para alguns valores de F. Na terceira, analisamos a formação de domínios culturais com a introdução de agentes persistentes para modelar efeitos de mídia interna. Nossos resultados revelam uma dependência de Qc com a probabilidade de ocupação p de agentes persistentes que nos permite obter o diagrama de fases no plano (p,Q). Interpretamos a linha crítica como resultado da competição de duas forças opostas (denominadas efeito de barreira e efeito de ligação) causadas por agentes não-persistentes que aderem aos persistentes. / The existence of different opinions in a society where individuals constantly interact has attracted the interest of social scientists and statistical physicists. In 1997, Robert Axelrod proposed a vectorial model to study the formation of cultural domains in a network of interacting agents. In this model, the agents are represented by a F components vector in which one from Q integer states is assigned to each component. The model presents a transition from a monocultural state (ordered) to a multicultural one (disordered) that has been studied by using order parameters such as the relative size of the biggest cultural domain (S) and the fraction of different domains (g). Since then, some properties as the robustness to the introduction of noise, to the variation of topology and to the introduction of local, global and external fields were studied. Our work is organized in three main parts. In the first part we present the proposal of new measurements based on the concept of activity per agent to study the Axelrod\'s model in a square lattice. We show the variance of system\'s activity (A) can be used to indicate the transition points and that the system\'s activity frequency distribution can be used to indicate the order of the transition. In the second part we estimate the phase diagram in the (F,Q) plane and compare the results obtained from simulations performed in lattices with open and closed boundary conditions. For this purpose, we use the susceptibility of order parameters S and A to determine the critical values Qc(F) for some values of F. In the third part we analyze the formation of cultural domains by introducing persistent agents to model effects of internal media. Our results reveal a dependence of Qc on the occupation probability p of persistent agents that allows us to obtain the phase diagram in the (p,Q) plane. We interpret the critical locus as a result of two opposite forces (called barrier effect and bonding effect) caused by non-persistent agents which adhere the persistent ones.

O córtex visual desempenha papel essencial no processamento de informação visual. A primeira região do córtex a receber estímulos visuais é o córtex visual primário (V1) e pode ser subdividida anatomicamente em seis camadas, onde cada camada contém diferentes tipos e números de neurônios. Entender a forma como a informação é processada entre as diferentes camadas envolve o estudo da dinâmica dos padrões coletivos de atividade neural quando a rede é exposta a diferentes situações e como esses padrões relacionam-se com a organização estrutural e funcional da rede cortical. Essa dinâmica é afetada por mecanismos de plasticidade sináptica, de maneira que modelos computacionais que busquem capturá-la devem incluir tais mecanismos. Neste trabalho foi construído um modelo computacional de uma rede neural com 4000 neurônios baseada em informações sobre a estrutura local das conexões em V1 disponíveis na literatura neurobiológica. O modelo contém características estruturais consideradas fundamentais tais como: proporção entre neurônios inibitórios e excitatórios e probabilidades de conexões entre neurônios de diferentes populações em diferentes camadas. Os neurônios foram descritos pelo modelo de Izhikevich, reproduzindo três classes eletrofisiológicas mais abundantes no córtex: neurônios de disparo regular, para os excitatórios; neurônios de disparo rápido e baixo limiar de disparo, para os inibitórios. A regra de plasticidade sináptica utilizada foi do tipo plasticidade dependente dos tempos dos disparos neuronais (STDP em inglês), que pode fortalecer ou enfraquecer a força da conexão entre dois neurônios dependendo dos instantes dos seus disparos. Foram utilizadas versões diferentes dessa regra de plasticidade para sinapses excitatórias (STDPe) e inibitórias (STDPi). Foram simuladas situações com e sem plasticidade e alterando o tipo de neurônio inibitório presente na rede. Para cada uma, três protocolos de estimulação da rede foram utilizados: 1 estimulação por trens de disparos poissonianos aplicada a neurônios da camada 4 (simulando entradas talâmicas) e aplicada aleatoriamente aos neurônios da rede como ruído de fundo; 2 - pulsos aplicados a neurônios da camada 4 simulando estimulação visual com barras luminosas com diferentes orientações angulares; 3 - similar ao segundo protocolo, porém, estimulando a rede com dois pulsos alternantes de diferentes ângulos. Os parâmetros do modelo foram ajustados para que a atividade neural tivesse baixas frequências de disparos coerentes com dados experimentais. Esse ajuste foi mais fácil nos casos em que os neurônios inibitórios eram do tipo FS e havia STDPi. Os resultados mostraram que, de modo geral, os neurônios do tipo LTS contribuem para a formação de atividade síncrona na rede e este efeito foi amplificado com a STDPe. Para todos os protocolos, a STDPe aumentou a frequência média de disparos da rede e, para o segundo experimento, apesar da seletividade à orientação dos neurônios não ter sido alterada significativamente, houve mudanças visíveis na formação de assembleias funcionais. A competição da atividade dos neurônios no experimento 3 na presença da STDPe foi intensificada fortalecendo respostas funcionais de neurônios que não respondiam a ambos os estímulos. O balanço entre os dois tipos de regra de STDP manteve o equilíbrio entre as forças das conexões excitatórias e inibitórias. / The visual cortex plays essential role in the processing of visual information. The first region of the cortex that receives visual stimuli is the primary visual cortex (V1) or striate cortex, which can be anatomically divided into six layers, where each layer has different types and numbers of neurons. Understanding the way in which information is processed by the different layers involves the study of the dynamics of collective patterns of neural activity when the network is exposed to different situations, and how these patterns are related with the structural and functional organization of cortical network. This dynamics is affected by mechanisms of synaptic plasticity, so computational models which seek to capture it should include them. In this project a computational model of a neural network was built with 4000 neurons based on information on local connectivity in V1 from the neurobiological literature. The model has realistic structural characteristics such as the proportion between inhibitory and excitatory neurons and the connection probabilities among neurons from different populations of different layers. Neurons were described by the Izhikevich model, reproducing the three most abundant electrophysiological classes in cortex: RS, for the excitatory ones; FS and LTS, for the inhibitory neurons. The synaptic plasticity rule used was spike-timing dependent plasticity (STDP), whereby the synaptic strength between two neurons can increase or decrease depending on the timing of their spikes. Were used different versions of this plasticity rule to synapses made by excitatory neurons (STDPe) and by inhibitory neurons (STDPi). Different scenarios were simulated with and without plasticity and changing the type of inhibitory neuron present in the network. For each configuration, three network stimulation protocols were used: 1 - stimulation applied to layer 4 neurons (simulating thalamic inputs) modeled by Poissonian spike trains and background noise applied to all network neurons modeled in a similar manner; 2 - pulses applied to layer 4 neurons simulating visual stimulation with light bars at different angular directions; 3 - similar to the second protocol, however, stimulating the network with two alternating pulses of different angles. The parameters of the model were adjusted so that neural activity had low spike frequencies consistent with experimental data. This adjustment was easier in cases where inhibitory neurons were of FS type and had STDPi. The results showed that, in general, LTS neurons contribute to the formation of synchronous activity in the network and this effect was amplified with the insertion of STDPe. For all protocols, the STDPe increased the average firing frequency of the network. For Experiment 2, although the orientation selectivity of the neurons did not change significantly, there have been noticeable changes in the formation of functional assemblies. The competition of the activity of neurons in Experiment 3 in the presence of STDPe strengthened functional responses of neurons that do not respond to both stimuli. The balance between the two types of STDP rule maintained the equilibrium between excitatory and inhibitory connections.