Análisis de la dimensión fractal del género Quercus en el sur de Italia

En estudios anteriores propusimos un nuevo método para el estudio del género Quercus (Musarella et al., 2013), baseado en la dimensión fractal (DF). En este trabajo analizamos la DF del género Quercus en el sur de Italia, para ello utilizamos hojas de árboles pertenecientes a Q. robur subsp. brutia, Q. cerris, Q. congesta, Q. crenata, Q. ilex, Q. suber, Q. virginiana. De cada árbol se toman hojas de cada uno de los puntos cardinales para complejiada de la estructura morfológica de las hojas. Este análisis extrae información sobre los caracteres fenotípicos de las hojas utilizadas, tales como el número y morfologia de los nervios, ángulos nervios secundarios con principal, contorno de hojas, aspecto reticulado de la hoja etc. En nuestro análisis, no se han detectado diferencias significativas entre la DF en cada una de la orientaciones y la DF global para cada una de las especies. En este trabajo corroboramos estudios anteriores realizados por los autores, en los que se proponía una DF < 1,6 para Quercus esclerófilos y DF entre dos especies sea cero o su cociente sea uno, el grado de parentesco entre las dos especies es del 100%; DFA - DFB = 0; DFA/DFB = 1, la especie Ay B son iguales; por ello cuanto menor es la diferencia o bien cuanto más se acerque el cociente a 1, mayor es la semejanza entre las especies. Si este cociente tiene un valor alejado de 1 como ocurre entre vfvi/vfsu>2, las especies Q. virginiana y Q. suber están muy distantes entre sí. Además, la realización del Test de Rango Múltiple, que es un procedimiento de comparación para determinar cuáles medias son significativamente diferentes unas de otras, confirma los resultados obtenidos de la forma anteriormente expuesta. Conto et al. (2007) ponen de manifiesto el origen hibridógeno de Q. crenata, y según el análisis molecular existe una mayor similitud genética entre Q. crenata y Q. cerris, que entre Q. crenata y Q. suber. Los DF de Q. crenata 1,868; Q. cerris 1,677 y Q. suber 0,932; siendo DFQsu 0,745 y DFQsu = 1,8, lo que significa que existe gran diferencia fenotípica (genética) entre los parentales, se presenta una mayor semejanza entre Q. crenata y Q. cerris que entre Q. crenata y Q. suber, ya que la diferencia DFQcr-DFQce = 0,191 y DFQcr/DFQce = 1,1, por lo que tienen un fuerte grado de semejanza, mientras que DFQcr-DFQsu = 0,936 y DFQcr/DFQsu > 2, lo que pone de manifiesto las fuertes diferencias fenotípicas entre el híbrido y el parental.

Análise não linear de séries temporais e aplicações à Psicologia

Nesta dissertação estudámos as séries temporais que representam a complexa dinâmica do comportamento. Demos especial atenção às técnicas de dinâmica não linear. As técnicas fornecem-nos uma quantidade de índices quantitativos que servem para descrever as propriedades dinâmicas do sistema. Estes índices têm sido intensivamente usados nos últimos anos em aplicações práticas em Psicologia. Estudámos alguns conceitos básicos de dinâmica não linear, as características dos sistemas caóticos e algumas grandezas que caracterizam os sistemas dinâmicos, que incluem a dimensão fractal, que indica a complexidade de informação contida na série temporal, os expoentes de Lyapunov, que indicam a taxa com que pontos arbitrariamente próximos no espaço de fases da representação do espaço dinâmico, divergem ao longo do tempo, ou a entropia aproximada, que mede o grau de imprevisibilidade de uma série temporal. Esta informação pode então ser usada para compreender, e possivelmente prever, o comportamento. ABSTRACT: ln this thesis we studied the time series that represent the complex dynamic behavior. We focused on techniques of nonlinear dynamics. The techniques provide us a number of quantitative indices used to describe the dynamic properties of the system. These indices have been extensively used in recent years in practical applications in psychology. We studied some basic concepts of nonlinear dynamics, the characteristics of chaotic systems and some quantities that characterize the dynamic systems, including fractal dimension, indicating the complexity of information in the series, the Lyapunov exponents, which indicate the rate at that arbitrarily dose points in phase space representation of a dynamic, vary over time, or the approximate entropy, which measures the degree of unpredictability of a series. This information can then be used to understand and possibly predict the behavior.