20 resultados para Grafo


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Este trabalho é motivado pelo resultado de Berge, que é uma generalização do teorema de Tutte o qual expressamos na forma: Dado o grafo G de ordem |V(G)| eni(G) o número de arestas em um emparelhamento máximo, existe um conjunto X de vértices de G tal que |V(G)|+|X| - ômega(G\X) - 2n(G)=0, onde ômega(G\X) é o número de componentes de ordem ímpar de G\X. Tal expressão chamamos a equação de Tutte-Berge associada de G, e escrevemos simplesmente T(G; X)=0. Os grafos podem ser classificados a partir das soluções da equação de Tutte-Berge. Um grafo G é chamado imersível se, e somente se, T(G; X)=0 possui pelo menos um conjunto solução não vazio de vértices, e G é denominado não imersível se, e somente se, o conjunto vazio é a única solução de T(G; X)=0. O resultado principal deste artigo é a caracterização de grafos imersíveis pelos conjuntos antifatores completos, além disso, provamos que os grafos fatoráveis estão contidos na classe dos imersíveis.

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O problema tratado neste trabalho consiste em cortar uma placa retangular em peças menores retangulares, de modo que a perda seja minimizada. A placa, entretanto, contém defeitos bem localizados. Propomos uma abordagem em grafo E/OU para representação das soluções possíveis e um método de enumeração implícita para determinar a solução ótima. Resultados computacionais demonstram a efetividade da abordagem.

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O problema de minimização de troca de ferramentas (MTSP) busca uma sequência de processamento de um conjunto de tarefas, de modo a minimizar o número de trocas de ferramentas requeridas. Este trabalho apresenta uma nova heurística para o MTSP, capaz de produzir bons limitantes superiores para um algoritmo enumerativo. Esta heurística possui duas fases: uma fase construtiva que é baseada em um grafo em que os vértices correspondem a ferramentas e existe um arco k = (i, j) que liga os vértices i e j se e somente se as ferramentas i e j são necessárias para a execução de alguma tarefa k; e uma fase de refinamento baseada na meta-heurística Busca Local Iterativa. Resultados computacionais mostram que a heurística proposta tem um bom desempenho para os problemas testados, contribuindo para uma redução significativa no número de nós gerados de um algoritmo enumerativo.

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Pós-graduação em Educação - FFC

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Matemática - IBILCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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A presente pesquisa tem como foco verificar como se dá a apropriação da escrita por crianças no início da alfabetização, especificamente quais os recursos utilizados pelas crianças quanto às escolhas das letras durante o ato de escrever. Tem como objetivo geral analisar o processo de aquisição da escrita; verificar quais são escolhas realizadas pelas crianças durante esse processo e como objetivos específicos verificar quais os recursos utilizados pelas crianças na apropriação da linguagem escrita; como se dá o processo de escolhas das letras na apropriação da linguagem escrita por crianças no início da alfabetização e se as escolhas das letras são feitas com base somente no oral ou se são feitas tendo como foco a função que a letra ocupa na palavra durante o ato discursivo. Para alcançar os objetivos o procedimento metodológico adotado é da pesquisa-ação. Os pressupostos teóricos têm com base os conceitos defendidos por Bakhtin sobre linguagem, enunciação, gênero do discurso, e de função e de estrutura por Vygotsky entre outros, e contribuições de Smith, sobre equivalência funcional das letras. O levantamento de dados empíricos será realizado em uma Escola Estadual na cidade de Marília, com crianças de primeiro e segundo ano do ensino fundamental. A pesquisa encontra-se em estágio inicial, mas com base nos autores mencionados podemos concluir que as crianças utilizam diversos recursos no momento de escolhas das letras e não se apóiam somente na relação grafo - fônica.

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Biological processes are complex and possess emergent properties that can not be explained or predict by reductionism methods. To overcome the limitations of reductionism, researchers have been used a group of methods known as systems biology, a new interdisciplinary eld of study aiming to understand the non-linear interactions among components embedded in biological processes. These interactions can be represented by a mathematical object called graph or network, where the elements are represented by nodes and the interactions by edges that link pair of nodes. The networks can be classi- ed according to their topologies: if node degrees follow a Poisson distribution in a given network, i.e. most nodes have approximately the same number of links, this is a random network; if node degrees follow a power-law distribution in a given network, i.e. small number of high-degree nodes and high number of low-degree nodes, this is a scale-free network. Moreover, networks can be classi ed as hierarchical or non-hierarchical. In this study, we analised Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae integrated molecular networks, which have protein-protein interaction, metabolic and transcriptional regulation interactions. By using computational methods, such as MathematicaR , and data collected from public databases, we calculated four topological parameters: the degree distribution P(k), the clustering coe cient C(k), the closeness centrality CC(k) and the betweenness centrality CB(k). P(k) is a function that calculates the total number of nodes with k degree connection and is used to classify the network as random or scale-free. C(k) shows if a network is hierarchical, i.e. if the clusterization coe cient depends on node degree. CC(k) is an indicator of how much a node it is in the lesse way among others some nodes of the network and the CB(k) is a pointer of how a particular node is among several ...(Complete abstract click electronic access below)

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The reducionism method has helped in the clari cation of functioning of many biological process. However, such process are extremely complex and have emergent properties that can not be explained or even predicted by reducionism methods. To overcome these limits, researchers have been used a set of methods known as systems biology, a new area of biology aiming to understand the interactions between the multiple components of biological processes. These interactions can be represented by a mathematical object called graph or network, where the interacting elements are represented by a vertex and the interactions by edges that connect a pair of vertexes. Into graphs it is possible to nd subgraphs, occurring in complex networks at numbers that are signi cantly higher than those in randomized networks, they are de ned as motifs. As motifs in biological networks may represent the structural units of biological processess, their detection is important. Therefore, the aim of this present work was detect, count and classify motifs present in biological integrated networks of bacteria Escherichia coli and yeast Saccharomyces cere- visiae. For this purpose, we implemented codes in MathematicaR and Python environments for detecting, counting and classifying motifs in these networks. The composition and types of motifs detected in these integrated networks indicate that such networks are organized in three main bridged modules composed by motifs in which edges are all the same type. The connecting bridges are composed by motifs in which the types of edges are diferent