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Minimizando o mau condicionamento na análise por radiação gama

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Previous issue date: 2015-02-26 / CAPES / Sistemas de análise por radiação gama, para determinação de fração percentual de vários compostos em uma amostra, apresentam diversas etapas. Entre elas, pode-se enumerar: Suposição inicial da fração percentual de cada compostos em uma amostra; Execução de simulações Monte Carlo para obtenção de bibliotecas espectrais; Determinação dos coeficientes de fração em peso por meio da aproximação de solução do sistema de equações lineares pelos mínimos quadrados; se os valores retornados pelos mínimos quadrados estiverem distantes da suposição inicial, retorna-se ao primeiro passo. Uma etapa importante na determinação dos coeficientes pelos mínimos quadrados é a utilização de uma matriz de covariância que apresente um valor de condicionamento p´roximo de 1, para que a aproximação seja a mais fidedigna possível dos valores de fração em peso realmente encontrados na amostra. Esse trabalho focará na utilização da metaheurística Greedy Randomized Adaptative Search Procedure (GRASP) para encontrar uma matriz de covariância que seja mais apropriada para a aproximação do sistema de equações lineares pelos mínimos quadrados. Para isso, serão trabalhadas várias etapas, internamente ao GRASP. O GRASP, ao longo do seu desenvolvimento, se mostrou bastante eficaz no intuito de se conseguir os objetivos do presente trabalho. É possível enumerar os algoritmos que constituiem o GRASP: Algoritmos de construção de soluções, Algoritmos de busca em torno de soluções construídas e algoritmos de linkagem entre soluções candidatas, no intuito de se conseguir melhores soluções entre elas. Por fim, serão apresentados encaminhamentos para trabalhos futuros, e que tem apresentados resultados motivadores para o prosseguimento dos esforços. / Analysis systems using gamma radiation to determine the percentage fraction of several compounds in a sample under analysis, show several stages. Among them, we can enumerate: Initial Guess percentage fraction of each compound in a sample; Implementation of Monte Carlo simulations to obtain spectral libraries; Determination of weight fraction ratios by means of the approximation solution of the least squares linear equation system; If the values returned by the least squares are far from the initial assumption, returns to the first step. An important step in determining the least squares coefficients is the use of a covariance matrix that presents a low fitness value, so that the approximation is as close as possible to the weight fraction values actually to be found in the sample. That work will focus on the use of metaheursitica ac GR to find a covariance matrix that is most appropriate to the approach of linear equaçõs system by least squares. For this, several steps will be worked internally to GRASP, which, throughout its development, proved very consolidated in order to achieve the objectives of this work: Construction Algorithms solutions, search algorithms built around solutions and linking algorithms between candidate solutions in order to achieve better solutions between them. Finally, will be presented referrals for future work, and has presented results motivators for further efforts.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/28820
Date26 February 2015
CreatorsCARDOSO, Halisson Alberdan Cavalcanti
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/3847692220708299, MELO, Sílvio de Barros, SILVA, Ricardo Martins de Abreu
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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