Bolsa de objectos digitais

O presente trabalho propõe a concepção e implementação de um sistema de recuperação de informação de diversos Objectos Digitais (objecto originalmente criado no meio informático, como por exemplo um documento, um vídeo…) com recurso a anotações/metadados descritivos do objecto (dados que descrevem outros dados). Para fomentar o processo de preenchimento dos metadados é proposto um mecanismo de créditos para estimular o preenchimento cooperativo entre utilizadores e autores de Objectos Digitais (OD), com base na metáfora da bolsa de valores. Deste processo de anotações resulta incerteza, ou seja, o mesmo objecto pode ser descrito de forma diferente por utilizadores distintos. Este sistema propõe uma forma de lidar com esta incerteza, recorrendo ao conceito de base de dados probabilística que não é mais que associar a cada termo armazenado, um valor (peso do termo) entre 0 e 1, a que demos o nome de peso do termo. Deste modo, foi também proposto um modelo de cálculo do peso dos termos descritivos dos OD baseado no feedback fornecido pelos utilizadores. Recorrendo ao peso dos termos, foi ainda possível determinar a relevância de um OD quando confrontado com uma pergunta dando assim a possibilidade a um utilizador, recuperar/pesquisar OD de qualquer tipo, ordenados por um valor de relevância. Para além da concepção e correspondente implementação do BOD, este trabalho discute ainda diferentes cenários de aplicação do sistema, ilustrando consequentemente a sua versatilidade e flexibilidade

Dynamical analysis in growth models: Blumberg’s equation

We present a new dynamical approach to the Blumberg's equation, a family of unimodal maps. These maps are proportional to Beta(p, q) probability densities functions. Using the symmetry of the Beta(p, q) distribution and symbolic dynamics techniques, a new concept of mirror symmetry is defined for this family of maps. The kneading theory is used to analyze the effect of such symmetry in the presented models. The main result proves that two mirror symmetric unimodal maps have the same topological entropy. Different population dynamics regimes are identified, when the intrinsic growth rate is modified: extinctions, stabilities, bifurcations, chaos and Allee effect. To illustrate our results, we present a numerical analysis, where are demonstrated: monotonicity of the topological entropy with the variation of the intrinsic growth rate, existence of isentropic sets in the parameters space and mirror symmetry.

Topological entropy of catalytic sets: Hypercycles revisited

The dynamics of catalytic networks have been widely studied over the last decades because of their implications in several fields like prebiotic evolution, virology, neural networks, immunology or ecology. One of the most studied mathematical bodies for catalytic networks was initially formulated in the context of prebiotic evolution, by means of the hypercycle theory. The hypercycle is a set of self-replicating species able to catalyze other replicator species within a cyclic architecture. Hypercyclic organization might arise from a quasispecies as a way to increase the informational containt surpassing the so-called error threshold. The catalytic coupling between replicators makes all the species to behave like a single and coherent evolutionary multimolecular unit. The inherent nonlinearities of catalytic interactions are responsible for the emergence of several types of dynamics, among them, chaos. In this article we begin with a brief review of the hypercycle theory focusing on its evolutionary implications as well as on different dynamics associated to different types of small catalytic networks. Then we study the properties of chaotic hypercycles with error-prone replication with symbolic dynamics theory, characterizing, by means of the theory of topological Markov chains, the topological entropy and the periods of the orbits of unimodal-like iterated maps obtained from the strange attractor. We will focus our study on some key parameters responsible for the structure of the catalytic network: mutation rates, autocatalytic and cross-catalytic interactions.