Resumo em Português:

RESUMO Em áreas onde os recursos estão localizados em locais discretos, a dispersão humana é mais convenientemente modelada considerando a população dividida em regiões discretas (patches). Neste trabalho, desenvolvemos um modelo espaço discreto geral para analisar a propagação da doença da dengue. No processo de modelagem matemática, levamos em consideração as populações humanas e a circulação de um único sorotipo de mosquitos da dengue. A mobilidade dos seres humanos suscetíveis, infectados e recuperados entretodos os patches é considerada. As fases aquáticas com distintas capacidades de suporte são consideradas dentro de cada patch. Além disso, um número arbitrário de patches podem ser usados para simular a propagação da doença da dengue. Este modelo espacialmente discreto foi desenvolvido para resolver problemas epidemiológicos, em que interações homem-vetor e a mobilidade humana desempenham um papel importante. Com base nos resultados numéricos obtidos, podemos recomendar o modelo em patches para a resolução de problemas epidemiológicos em Dinâmica Populacional.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In areas where resources are located in patches or discrete locations, human dispersal is more conveniently modeled, in which the population is divided into discrete patches. In this work we develop a general discrete model to analyze the spread of Dengue disease. In the process of mathematical modeling we take into account the human populations and the circulation of a single serotype of dengue mosquitoes. The movements of susceptible, infected and recovered humans among all patches are considered. Aquatic phases with different carrying capacities are considered within the patches. Also an arbitrary number of patches can be used to simulate the spread of dengue disease. In this paper we performed numericalexperiments to show the applicability of this methodology to investigate the dengue disease problem. The general discrete space model was developed for solving epidemiological problems whereas the human-vector interactions and human mobilities play an important role. Based on our numerical results, we may recommend the general patches model for solving epidemiological problems in Population Dynamics.

Resumo em Português:

RESUMO Biomarcadores são medidas biológicas que ajudam a rastrear e compreender a progressão fisiopatológica de várias doenças. A combinação de diferentes modalidades de biomarcadores muitas vezes permite uma classificação de diagnóstico preciso. Na doença de Alzheimer (DA), os biomarcadores são indispensáveis para identificar indivíduos cognitivamente normais destinados a desenvolver sintomas de demência. No entanto, usando combinações de biomarcadores canônicas DA estudos têm mostrado repetidamente que as taxas de classificação são baixas quando diferenciando entre indivíduos controle, comprometimento cognitivo leve e DA. Além disso, na avaliação de múltiplas combinações de biomarcadores os classificadores enfrentam dificuldade tais como falta de dados e dados desbalanceados. Uma vez que o número de combinações biomarcadores é fatorial então usamos wrappers para evitar as múltiplas comparações. Neste trabalho comparamos a capacidade de três técnicas wrapper de selecção de caracteristicas na obtenção de combinações de biomarcadores ao maximizar taxas de classificação. Além disso, como critério para os wrappers usamos o classificador k-vizinhos mais próximos com preprosessamento de balanço de dados, sobreamostragem aleatória e sobamostragem (SMOTE). Em geral nossa análise mostra como as combinações de biomarcadores são afetadas pela estratégia de equilíbrio de dados. Mostramos que os biomarcadores não-definidores de classe e não-cognitivos têm menos precisão do que as medidas cognitivas para classificar AD. A nossa abordagem supera em média os classificadores máquina de vetores de suporte e k-vizinhos mais próximos ponderado com 94,34±3,91% de precisão para biomarcadores que definem a classe.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Biomarkers are characteristics that are objectively measured and evaluated as an indicator of normal biological processes, pathogenic processes or pharmacological responses to a therapeutic intervention. The combination of different biomarker modalities often allows an accurate diagnosis classification. In Alzheimer’s disease (AD), biomarkers are indispensable to identify cognitively normal individuals destined to develop dementia symptoms. However, using the combination of canonical AD biomarkers, studies have repeatedly shown poor classification rates to differentiate between AD, mild cognitive impairment and control individuals. Furthermore, the design of classifiers to access multiple biomarker combinations includes issues such as imbalance classes and missing data. Due to the number of biomarkers combinations wrappers are used to avoid multiple comparisons. Here, we compare the ability of three wrappers feature selection methods to obtain biomarker combinations which maximize classification rates. Also, as the criterion to the wrappers feature selection we use the k-nearest neighbor classifier with balance aids, random undersampling and SMOTE oversampling. Overall, our analyses showed how biomarkers combinations affect the classifier precision and how imbalance strategy improve it. We show that non-defining and non-cognitive biomarkers have less precision than cognitive measures when classifying AD. Our approach surpasses in average the support vector machine and the weighted k-nearest neighbor classifiers and reaches 94.34 ± 3.91% of precision reproducing class definitions.

Resumo em Português:

RESUMO Neste artigo tratamos as questões de convergência, existência e unicidade da solução numérica de um problema elíptico discretizado pelo método de diferenças finitas. A fim de provarmos a existência e unicidade da solução numérica, usaremos uma configuração variacional adequada (em nível discreto) para garantirmos a existência de uma solução numérica pelo método de diferenças finitas.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In this article we deal with questions of convergence, existence and uniqueness of the numerical solutions for a discretized elliptic problem by using finite difference method. In order to show existence and uniqueness of numerical solutions we will use a suitable variational setup (at discrete level) to guarantee the existence of a numerical solution by means of a finite difference method.

Resumo em Português:

RESUMO Nesse artigo os métodos de pontos interiores primais-duais foram desenvolvidos para o problema de minimização das perdas na geração e transmissão do pré-despacho DC de um sistema de potência hidroelétrico onde ocorrem adicionalmente manobras programadas e reserva girante. São abordados tanto o aspecto do número de iterações para convergência do método quanto a eficiência da resolução dos sistemas lineares envolvidos para obtenção de iterações rápidas.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In this paper the primal-dual interior point methods are developed for the problem of minimizing losses in the generation and transmission of the predispatch of a hydroelectric power system with programmed maneuvers and spinning reserve constraints. Both aspects, the number of iterations for the method to achieve convergence and the efficient solution of the resulting linear systems in order to obtain fast iterations are discussed.

Resumo em Português:

RESUMO Este trabalho apresenta uma análise de clusterização de Áreas Mínimas Comparáveis (AMC’s) para traçar um mapa de agrupamentos homogêneos a partir de uma combinação de variáveis climáticas, de características do solo e de produção agropecuária. A metodologia permite a visualização de interações entre as diversas variáveis utilizadas, identificando-se, por exemplo, padrões de coexistência, no nível municipal, de diferentes culturas agrícolas. A discussão apresenta os algoritmos tradicionais sem contiguidade (aglomerativo hierárquico e k-means) e o algoritmo aglomerativo hierárquico com imposição de contiguidade. Busca-se, dessa forma, explorar diferenças entre as tipologias construídas com diferentes abordagens, além de prover configurações alternativas de agrupamentos. Ainda, as metodologias discutidas permitem a incorporação de critérios tradicionais de escolha do número de clusters, tais como estatísticas CCC, pseudo-F e pseudo-t 2.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT This paper presents a clustering analysis of Minimum Comparable Areas(MCAs) to draw a map of homogeneous grouping from a combination of climatic variables, soil characteristics and agricultural production. The methodology allows the visualization of interactions among the many different variables used, indentifying, for example, coexistence patterns, at the municipal level, of different crops. The discussion presents the traditional algorithms with no contiguity (hierarchical algorithm and k-means) and the agglomerative hierarchical algorithm with contiguity. Therefore, this paper seeks to explore differences among the typologies built with different approaches, as well as, provide alternative configurations of grouping. Also, the methodologies discussed allow the incorporation of traditional criteria for choosing the number of clusters, such as the CCC, pseudo-F and pseudo- t 2 statistics.

Resumo em Português:

RESUMO O Método de Análise Isogeométrica (AIG) é uma combinação entre o Método dos Elementos Finitos (MEF) e NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) onde as funções NURBS, além de representarem o domínio do problema, definem a base do espaço no qual aproximamos a solução de uma Equação Diferencial Parcial. Neste trabalho, a formulação básica do AIG é apresentada e discutiremos brevemente a formulação fraca do problema a partir da base de funções NURBS. Além disso, mostramos comparações numéricas entre o método dos elementos finitos e o método isogeométrico em termos de convergência. Por último, destacamos em um exemplo, uma das vantagens obtidas pelo AIG frente ao MEF devido à modelagem do domínio pelas funções NURBS. Um dos objetivos deste trabalho é servir como referência em português para uma introdução ao método AIG.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT The Isogeometric Analysis (IGA) is a combination between Finite Elements Method (FEM) and NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines). The NURBS functionsmodel the problem domain and they define the basis of the space in which the Partial Differential Equation solution is approximated. In this article, we present the basic formulation of IGA and we discuss about the weak form of the problem. Moreover, we show numerical comparisons between the convergence of the finite elements method and the isogeometric analysis. Finally, we illustrate by an example, the advantages of modeling the domain using the NURBS functions, comparing both methods.

Resumo em Português:

RESUMO Neste artigo discutimos os sistemas de dígitos verificadores baseados em aritmética modular, utilizados mundialmente. Dígitos verificadores são usados para eliminar a maioria dos erros na entrada de dados em sistemas computacionais. Embora antigos, não é encontrada na literatura uma discussão sobre a otimalidade dos esquemas utilizados. Descrevemos os principais esquemas existentes e destacamos aqueles adotados no Brasil. Apresentamos as melhorias necessárias para tornar os diversos esquemas ótimos. Propomos, também, um novo esquema ótimo com 3 permutações para sistemas com base modular 10.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In this article, we discuss check digits systems based on modular arithmetic, which are used worldwide. Check digits were created to eliminate most errors in data input of computational systems. Though old, a discussion about the optimality of the systems used is not found in the literature. We describe the main existing systems worldwide and highlight those adopted in Brazil. We present the necessary improvements in order to make all systems optimal. We also propose a new optimal system with 3 permutations for systems with modular base 10.

Resumo em Português:

RESUMO Neste trabalho é proposto um algoritmo de Simulated Annealing (SA) para a parametrização do modelo Battery, utilizado para a modelagem matemática do tempo de vida de baterias de Lítio Íon Polímero (LiPo). Dados experimentais obtidos em uma plataforma de testes são utilizados para a parametrização e a validação do modelo. O algoritmo SA proposto é comparado à metodologia usual de parametrização, que consiste na análise visual de curvas de descarga, e a partir dos resultados obtidos, é possível verificar tanto a eficácia do modelo em predizer o tempo de vida das baterias estudadas, quanto a eficiência do algoritmo SA proposto para a estimação de seus parâmetros.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In this paper, a Simulated Annealing (SA) algorithm is proposed for the Battery model parametrization, which is used for the mathematical modeling of the Lithium Ion Polymer (LiPo) batteries lifetime. Experimental data obtained by a testbed were used for model parametrization and validation. The proposed SA algorithm is compared to the traditional parametrization methodology that consists in the visual analysis of discharge curves, and from the results obtained, it is possible to see the model efficacy in batteries lifetime prediction, and the proposed SA algorithm efficiency in the parameters estimation.

Resumo em Português:

RESUMO Uma das abordagens utilizadas para resolver o sistema linear que surge a cada iteração nos métodos de pontos interiores primal-dual é reduzi-lo a um sistema linear equivalente simétrico definido positivo, conhecido como sistema de equações normais, e aplicar a fatoração de Cholesky na matriz do sistema. A grande desvantangem desta abordagem é o preenchimento gerado durante a fatoração, o que pode tornar seu uso inviável, por limitação de tempo e memória. Com o intuito de contornar o problema de preenchimento gerado na fatoração de Cholesky, neste trabalho, estamos propondo uma abordagem que resolve de forma direta sistemas lineares aproximados do sistema de equações normais derivados de problemas de fluxo multiproduto e que exerce um certo controle sobre o preenchimento.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT One of the approaches used to solve the linear system that arises at each iteration in the primal-dual interior points methods is reduce it to an equivalent symmetrical positive defined linear system, known as normal equation system and apply the factorization in the system matrix. The major disavantage of this approach is the filling generated during factorization, which may turn their use impractical for limited time and memory. In order, to deal with the fill-in problem in the Cholesky factorization, in this paper, we proposed an approach that solve directly approximate normal equations linear systems derived from the multiproduct commodity problems and apply some control over the filling.

Resumo em Português:

RESUMO Galáxias podem possuir diferentes morfologias, as quais são importantes fontes de informação para o entendimento da evolução do universo. O Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey (CANDELS) é um levantamento de milhares de imagens de galáxias distantes da Terra. Por não ser possível classificar todas essas imagens manualmente para descobrir suas respectivas morfologias, o desenvolvimento de classificadores automáticos precisos para tal tarefa é de extrema importância. Infelizmente, técnicas de predição tradicionais possuem baixo poder preditivo quando o conjunto de dados possui um forte desbalanceamento, ou seja, quando uma das classes da variável resposta é demasiadamente mais frequente do que as demais. Assim, este trabalho tem por objetivo estudar três abordagens que levam em conta a falta de balanceamento dos dados para o levantamento CANDELS e compará-los com os métodos usuais no problema de classificação de galáxias regulares e galáxias merger. Para comparar os diferentes métodos, diversas medidas de qualidade de métodos preditivos foram utilizadas. Mostramos que, para o caso de classificação de galáxias merger, as melhores predições foram provenientes das abordagens de sobreamostragem e mudança de corte. Para o caso de galáxias regulares, a importância de considerar o desbalanceamento foi menor, pois essa classe não possui um desbalanceamento tão forte quando comparada com a classe de galáxias merger. Além disso, mostramos que os classificadores obtidos via diferentes métodos de classificação (árvores de classificação, florestas aleatórias e regressão logística penalizada) levam a predições muito parecidas, o que indica que melhores predições só podem ser obtidas por meio da inclusão de novas estatísticas-resumo com base nas imagens ou por meio de bancos de dados maiores.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Galaxies can have various morphologies, which are an important source of information for cosmology. The Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey (CANDELS) is a survey of thousands of galaxy images far from the Earth. Unfortunately, it is not possible to manually classify all of these galaxies. Hence, it is important to develop automatic classifiers that are able to accurately predict morphologies using such images. Unfortunately, standard prediction techniques have low predictive power on unbalanced datasets such as CANDELS. Hence, this work aims at studying three classification approaches developed to improve classification on unbalanced data using CANDELS. We deal with the problem of classifying galaxies as regulars and as mergers. We show that oversampling and changing the cutoff were effective approaches to improve merger classification, while they were not so effective in classifying regular galaxies. We also show that all classification methods used (classification trees, random forests and penalized logistic regression) yielded similar predictions, which indicates that better predictions could only be obtained by including new summary statistics of the images or by acquiring larger data sets.