Foam as a geometer

Foams are found everywhere: in nature, in technology, in our home. They are examples of cellular materials: assemblies or clusters of cells (from Latin cella: a small compartment or enclosed region) packed together so that they fill space without gaps. Foams come in different kinds. Ordinary liquid foam is an experimental system that solves some difficult geometry problems.

A arte/expressão plástica numa inter-relação com a matemática/geometria: Um projeto no jardim de infância

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação Artística, na Especialização de Artes Plásticas na Educação

Prática de ensino supervisionado no 1.º e 2.º ciclo do ensino básico: o contributo do GeoGebra para a aprendizagem da geometria

Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ensino do 1º e 2º Ciclo do Ensino Básico

Modernização da linha da Beira Baixa: troço Covilhã - Guarda

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes

Conhecimento dos alunos sobre geometria no início do 3.º ciclo

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Educação Matemática na Educação Pré-Escolar e nos 1.º e 2.º Ciclos do Ensino Básico

Os conceitos dos alunos do 2º e 4º anos sobre triângulos e as definições que utilizam

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Educação Matemática na Educação Pré-escolar e nos 1º e 2º Ciclos do Ensino Básico

Tissue composition and density impact on the clinical parameters for 125I prostate implants dosimetry

The MCNPX code was used to calculate the TG-43U1 recommended parameters in water and prostate tissue in order to quantify the dosimetric impact in 30 patients treated with (125)I prostate implants when replacing the TG-43U1 formalism parameters calculated in water by a prostate-like medium in the planning system (PS) and to evaluate the uncertainties associated with Monte Carlo (MC) calculations. The prostate density was obtained from the CT of 100 patients with prostate cancer. The deviations between our results for water and the TG-43U1 consensus dataset values were -2.6% for prostate V100, -13.0% for V150, and -5.8% for D90; -2.0% for rectum V100, and -5.1% for D0.1; -5.0% for urethra D10, and -5.1% for D30. The same differences between our water and prostate results were all under 0.3%. Uncertainties estimations were up to 2.9% for the gL(r) function, 13.4% for the F(r,θ) function and 7.0% for Λ, mainly due to seed geometry uncertainties. Uncertainties in extracting the TG-43U1 parameters in the MC simulations as well as in the literature comparison are of the same order of magnitude as the differences between dose distributions computed for water and prostate-like medium. The selection of the parameters for the PS should be done carefully, as it may considerably affect the dose distributions. The seeds internal geometry uncertainties are a major limiting factor in the MC parameters deduction.