7 resultados para Escalador de colinas estocástico

em Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ


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O estudo dos diferentes fenômenos de separação tem sido cada vez mais importante para os diferentes ramos da indústria e ciência. Devido à grande capacidade computacional atual, é possível modelar e analisar os fenômenos cromatográficos a nível microscópico. Os modelos de rede vêm sendo cada vez mais utilizados, para representar processos de separação por cromatografia, pois através destes pode-se representar os aspectos topológicos e morfológicos dos diferentes materiais adsorventes disponíveis no mercado. Neste trabalho visamos o desenvolvimento de um modelo de rede tridimensional para representação de uma coluna cromatográfica, a nível microscópico, onde serão modelados os fenômenos de adsorção, dessorção e dispersão axial através de um método estocástico. Também foram utilizadas diferentes abordagens com relação ao impedimento estérico Os resultados obtidos foram comparados a resultados experimentais. Depois é utilizado um modelo de rede bidimensional para representar um sistema de adsorção do tipo batelada, mantendo-se a modelagem dos fenômenos de adsorção e dessorção, e comparados a sistemas reais posteriormente. Em ambos os sistemas modelados foram analisada as constantes de equilíbrio, parâmetro fundamental nos sistemas de adsorção, e por fim foram obtidas e analisadas isotermas de adsorção. Foi possível concluir que, para os modelos de rede, os fenômenos de adsorção e dessorção bastam para obter perfis de saída similares aos vistos experimentalmente, e que o fenômeno da dispersão axial influência menos que os fenômenos cinéticos em questão

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Os processos estocásticos com ruído branco multiplicativo são objeto de atenção constante em uma grande área da pesquisa científica. A variedade de prescrições possíveis para definir matematicamente estes processos oferece um obstáculo ao desenvolvimento de ferramentas gerais para seu tratamento. Na presente tese, estudamos propriedades de equilíbrio de processos markovianos com ruído branco multiplicativo. Para conseguirmos isto, definimos uma transformação de reversão temporal de tais processos levando em conta que a distribuição estacionária de probabilidade depende da prescrição. Deduzimos um formalismo funcional visando obter o funcional gerador das funções de correlação e resposta de um processo estocástico multiplicativo representado por uma equação de Langevin. Ao representar o processo estocástico neste formalismo (de Grassmann) funcional eludimos a necessidade de fixar uma prescrição particular. Neste contexto, analisamos as propriedades de equilíbrio e estudamos as simetrias ocultas do processo. Mostramos que, usando uma definição apropriada da distribuição de equilíbrio e considerando a transformação de reversão temporal adequada, as propriedades usuais de equilíbrio são satisfeitas para qualquer prescrição. Finalmente, apresentamos uma dedução detalhada da formulação supersimétrica covariante de um processo markoviano com ruído branco multiplicativo e estudamos algumas das relações impostas pelas funções de correlação através das identidades de Ward-Takahashi.

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Métodos estocásticos oferecem uma poderosa ferramenta para a execução da compressão de dados e decomposições de matrizes. O método estocástico para decomposição de matrizes estudado utiliza amostragem aleatória para identificar um subespaço que captura a imagem de uma matriz de forma aproximada, preservando uma parte de sua informação essencial. Estas aproximações compactam a informação possibilitando a resolução de problemas práticos de maneira eficiente. Nesta dissertação é calculada uma decomposição em valores singulares (SVD) utilizando técnicas estocásticas. Esta SVD aleatória é empregada na tarefa de reconhecimento de faces. O reconhecimento de faces funciona de forma a projetar imagens de faces sobre um espaço de características que melhor descreve a variação de imagens de faces conhecidas. Estas características significantes são conhecidas como autofaces, pois são os autovetores de uma matriz associada a um conjunto de faces. Essa projeção caracteriza aproximadamente a face de um indivíduo por uma soma ponderada das autofaces características. Assim, a tarefa de reconhecimento de uma nova face consiste em comparar os pesos de sua projeção com os pesos da projeção de indivíduos conhecidos. A análise de componentes principais (PCA) é um método muito utilizado para determinar as autofaces características, este fornece as autofaces que representam maior variabilidade de informação de um conjunto de faces. Nesta dissertação verificamos a qualidade das autofaces obtidas pela SVD aleatória (que são os vetores singulares à esquerda de uma matriz contendo as imagens) por comparação de similaridade com as autofaces obtidas pela PCA. Para tanto, foram utilizados dois bancos de imagens, com tamanhos diferentes, e aplicadas diversas amostragens aleatórias sobre a matriz contendo as imagens.

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Este trabalho estima, utilizando dados trimestrais de 1999 a 2011, o impacto dinâmico de um estímulo fiscal no Brasil sobre as principais variáveis macroeconômicas Brasileiras. Na estimativa dos impactos permitiu-se que as expectativas dos agentes econômicas fossem afetadas pela existência e probabilidade de alternância de regimes (foram detectados dois regimes) na política monetária do país. Os parâmetros da regra da política monetária, nos dois regimes detectados, foram estimados através de um modelo - composto apenas pela equação da regra da política monetária - que permite uma mudança de regime Markoviana. Os parâmetros do único regime encontrado para a política fiscal foram estimados por um modelo Vetorial de Correção de Erros (Vector Error Correction Model - VEC), composto apenas pelas variáveis pertencentes à regra da política fiscal. Os parâmetros estimados, para os diversos regimes das políticas monetária e fiscal, foram utilizados como auxiliares na calibragem de um modelo de equilíbrio geral estocástico dinâmico (MEGED), com mudanças de regime, com rigidez nominal de preços e concorrência monopolística (como em Davig e Leeper (2011)). Após a calibragem do MEGED os impactos dinâmicos de um estímulo fiscal foram obtidos através de uma rotina numérica (desenvolvida por Davig e Leeper (2006)) que permite obter o equilíbrio dinâmico do modelo resolvendo um sistema de equações de diferenças de primeira ordem expectacionais dinâmicas não lineares. Obtivemos que a política fiscal foi passiva durante todo o período analisado e que a política monetária foi sempre ativa, porém sendo em determinados momentos menos ativa. Em geral, em ambas as combinações de regimes, um choque não antecipado dos gastos do governo leva ao aumento do hiato do produto, aumento dos juros reais, redução do consumo privado e (em contradição com o resultado convencional) redução da taxa de inflação.

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Esta tese apresenta um estudo sobre modelagem computacional onde são aplicadas meta-heurísticas de otimização na solução de problemas inversos de transferência radiativa em meios unidimensionais com albedo dependente da variável óptica, e meios unidimensionais de duas camadas onde o problema inverso é tratado como um problema de otimização. O trabalho aplica uma meta-heurística baseada em comportamentos da natureza conhecida como algoritmo dos vagalumes. Inicialmente, foram feitos estudos comparativos de desempenho com dois outros algoritmos estocásticos clássicos. Os resultados encontrados indicaram que a escolha do algoritmo dos vagalumes era apropriada. Em seguida, foram propostas outras estratégias que foram inseridas no algoritmo dos vagalumes canônico. Foi proposto um caso onde se testou e investigou todas as potenciais estratégias. As que apresentaram os melhores resultados foram, então, testadas em mais dois casos distintos. Todos os três casos testados foram em um ambiente de uma camada, com albedo de espalhamento dependente da posição espacial. As estratégias que apresentaram os resultados mais competitivos foram testadas em um meio de duas camadas. Para este novo cenário foram propostos cinco novos casos de testes. Os resultados obtidos, pelas novas variantes do algoritmo dos vagalumes, foram criticamente analisados.

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As escolas de samba no Rio de Janeiro se constituíram como espaços privilegiados para atuação política dos moradores das comunidades e assim extrapolaram sua função primeira de promover o lazer para o carnaval em direção à visibilidade das comunidades a elas ligadas. Neste contexto, enfocam-se o Morro da Serrinha e a fundação da Escola de Samba Império Serrano, em uma ação que remonta as redes de relações sociais baseadas em laços familiares. a memória da história da escola vincula-se à memória das famílias locais, elementos centrais de produção e reprodução de um discurso legitimador para a agremiação na região. Através de uma espécie de discurso vencedor, desde os motivos para a fundação de uma nova escola para a região até os carnavais vencedores, a identidade local foi estabelecida em um movimento dialético, pois o lugar passou a ser identificado pela escola de samba, e esta e seus moradores pelo lugar. Assim foi possível identificar na rede familiar do Morro da Serrinha projetos próprios que, através da escola de samba, transpuseram barreiras sociais e angariaram benefícios para a região.

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As simulações computacionais tem sido amplamente empregadas no estudo do escoamento darciano e não-darciano em meios porosos consolidados e não-consolidados. Neste trabalho, através de uma nova formulação para a equação de Forchheimer, foram identificadas duas novas propriedades denominados fator de comportamento do fluido, que atua paralelamente a permeabilidade, e permeabilidade equivalente global, resultado da relação anterior. Este comportamento foi estudado e validado através da implementação de um aparato experimental e um código computacional baseado no modelo de regressão-linear que, além disso, demonstrou que o escoamento, ainda que em regime não darciano, comporta-se linearmente como a equação de Darcy, ainda que o coeficiente angular desta diminuiu de acordo com a faixa do número de Reynolds atingida, sendo esta dependente do tipo de leito empregado. Ainda neste trabalho, foi implementado o método de otimização R2W para estimar os parâmetros da equação de Kozeny-Carman a partir de dados experimentais obtidos por Dias et al, a fim de simular o escoamento darciano em meios porosos. Por fim, foi alcançada excelente concordância entre os dados simulados pelo método R2W / equação de Kozeny-Carman e os dados reais.