Análise modal baseada apenas na resposta: decomposição no domínio da frequência

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

Uso das rotações de givens modificadas como um método direto para obtenção e atualização das soluções em sistemas com acumulação seqüencial de dados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Decomposição aleatória de matrizes aplicada ao reconhecimento de faces

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.

Análise da decomposição do desempenho de empresas brasileiras utilizando modelos lineares mistos e de componentes de variância

A determinação e a mensuração da importância das principais fontes de vantagem competitiva, ainda é um tema em discussão na área de Estratégia. Uma linha de pesquisa, iniciada em meados dos anos 80, tem seu foco principal na determinação e quantificação da importância dos fatores que poderiam explicar as diferenças no desempenho de um grupo de empresas, utilizando a decomposição da variância dos valores do desempenho através das técnicas de Regressão Linear ou de Componentes de Variância. Nesta linha de pesquisa, desenvolveram-se uma série de trabalhos empíricos cujo propósito principal é quantificar, entre outros fatores, qual a importância do setor industrial em que a empresa atua, qual a importância do ano, qual a importância de se fazer parte de um grupo econômico e qual a importância dos fatores idiossincráticos da empresa na explicação do desempenho apresentado em determinados períodos. Dos resultados destes trabalhos surgiram discussões importantes sobre o papel da estratégia corporativa e sobre a importância relativa de tais fatores na determinação da vantagem competitiva. Este trabalho se insere nesta linha de pesquisa, cujo objetivo é, utilizando uma base de dados brasileira muito mais abrangente e completa que os estudos anteriores, quer nacionais e internacionais, primeiramente verificar se a realidade apontada nos estudos internacionais se assemelha à do Brasil. Em segundo lugar, contribuir com um refinamento teórico, refazendo estas análises utilizando modelos lineares mistos, mais apropriados para estes conjuntos de dados, que os modelos de componentes de variância. Em terceiro lugar, utilizando dois tipos de matriz de covariância, verifica se o desempenho de um determinado ano influi no desempenho dos anos imediatamente subseqüentes, verificando, assim, a possível existência de medidas repetidas para a variável ano. Finalmente, analisa se parte da variabilidade do desempenho das empresas brasileiras pode ser atribuído ao fato da empresa se localizar em determinada Unidade da Federação

Decomposição modal de linhas de transmissão a partir do uso de duas matrizes de transformação

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

Um procedimento de estimação de parâmetros de linhas de transmissão baseado na teoria de decomposição modal

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Identificação de parâmetros modais utilizando apenas as respostas da estrutura: identificação estocástica de subespaço e decomposição no domínio da frequência

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Decomposição em valores singulares aplicada a dados de campo magnético

Neste trabalho, a decomposição em valores singulares (DVS) de uma matriz A, n x m, que representa a anomalia magnética, é vista como um método de filtragem bidimensional de coerência que separa informações correlacionáveis e não correlacionáveis contidas na matriz de dados magnéticos A. O filtro DVS é definido através da expansão da matriz A em autoimagens e valores singulares. Cada autoimagem é dada pelo produto escalar dos vetores de base, autovetores, associados aos problemas de autovalor e autovetor das matrizes de covariância A^TA e AA^T. Este método de filtragem se baseia no fato de que as autoimagens associadas a grandes valores singulares concentram a maior parte da informação correlacionável presente nos dados, enquanto que a parte não correlacionada, presumidamente constituída de ruídos causados por fontes magnéticas externas, ruídos introduzidos pelo processo de medida, estão concentrados nas autoimagens restantes. Utilizamos este método em diferentes exemplos de dados magnéticos sintéticos. Posteriormente, o método foi aplicado a dados do aerolevantamento feito pela PETROBRÁS no Projeto Carauari-Norte (Bacia do Solimões), para analisarmos a potencialidade deste na identificação, eliminação ou atenuação de ruídos e como um possível método de realçar feições particulares da anomalia geradas por fontes profundas e rasas. Este trabalho apresenta também a possibilidade de introduzir um deslocamento estático ou dinâmico nos perfis magnéticos, com a finalidade de aumentar a correlação (coerência) entre eles, permitindo assim concentrar o máximo possível do sinal correlacionável nas poucas primeiras autoimagens. Outro aspecto muito importante desta expansão da matriz de dados em autoimagens e valores singulares foi o de mostrar, sob o ponto de vista computacional, que a armazenagem dos dados contidos na matriz, que exige uma quantidade n x m de endereços de memória, pode ser diminuída consideravelmente utilizando p autoimagens. Assim o número de endereços de memória cai para p x (n + m + 1), sem alterar a anomalia, na reprodução praticamente perfeita. Dessa forma, concluímos que uma escolha apropriada do número e dos índices das autoimagens usadas na decomposição mostra potencialidade do método no processamento de dados magnéticos.

Estudo da cinética de decomposição de compósitos nanoestruturados de poli (sulfeto de fenileno) reforçados com nanotubos de carbono

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

Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.

Incidencia de la matriz de creencias compartidas y la centralidad sociocognitiva en la construcción de significados y formación de consensos

Resumen: El modelo de la Muestra de la Información sostiene que la probabilidad de que cierta información sea mencionada en un grupo es mayor si se encuentra disponible en muchos miembros que en uno solo. La información compartida en la matriz de creencias preexistente a la interacción social, tiene mayor probabilidad de ser expresada, repetida y validada por consentimiento e influye en el producto grupal. Objetivos: cuantificar el impacto de la matriz de creencias compartidas en los procesos de negociación de significados y comprender cualitativamente este proceso. Sujetos: Participaron 225 estudiantes de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata consensuando sobre la relación significativa entre 9 conceptos académicos.El conocimiento previo compartido fue operativizado usando la Centralidad Sociocognitiva. El mapeo de las redes semánticas de los participantes, su inter influencia y evolución en las diferentes instancias de la negociación, el tratamiento analítico de comparación cuali y cuantitativa y su resolución gráfica, se realiza por medio de métodos especiales desarrollados sobre Análisis de Redes Sociales. Resultados: Las predicciones de influencia social entre pares y la visualización de la evolución de las redes semánticas de los participantes y los grupos, arrojan resultados robustos y sugerentes para su aplicación a diversos ámbitos de interacción social y comunicacional.

Desarrollo de un nuevo soporte polímerico con componentes de matriz extracelular neural para su aplicación en la diferenciación "in vitro" de distintas células primarias

268 p. : il.

Procesado, estructura y propiedades de materiales compuestos de matriz termoplástica y nanorefuerzos de carbono

208 p.

El árbol del arte. Matriz trans-sensorial e intersubjetiva para el arte no visual y el silencio del yo artístico

461 p. : il., col.

Análisis de la influencia de la orientación de las fibras metálicas en la resistencia de la matriz de hormigón de acuerdo al Ensayo Barcelona

[ES]El objetivo de este trabajo de fin de grado es analizar la influencia que tiene la cuantía y orientación de fibras metálicas presentes en el interior de probetas de hormigón autocompactante y cuyo objetivo es reforzar y aumentar la resistencia a tracción de este material. Se expondrán las propiedades que combina el HACRFA gracias a la autocompactación del hormigón y la inclusión de fibras en su interior y los beneficios que este nuevo material aporta. Por otro lado, se tratara de situar este estudio en un contexto, analizando a la vez cuál es el alcance y los objetivos más importantes que se han tenido en cuenta. A continuación, y a modo de complementación de su contexto, este trabajo tiene un estado del arte, en el que se mencionarán métodos y ensayos necesarios para llegar a un resultado que permita predecir cuál será la resistencia del material, y por tanto su tenacidad o capacidad de absorber energía, sin necesidad de emplear más que un método fácil y rápido, obviando el resto de ensayos destructivos utilizados en este trabajo. Para tal fin, se establece una metodología que, gracias a ensayos de laboratorio, permita establecer una relación entre el método sencillo que se ha mencionado, el método inductivo, y un resultado teórico de la tenacidad que presenta el HACRFA. Se observará cómo la desviación entre los ensayos experimentales y los resultados teóricos obtenidos es prácticamente nula, despreciando situaciones en las que se presenten comportamientos muy diferentes debido a fallos durante los ensayos.