Da atividade dialógica: aspectos lógicos

CRUZ, Ângela M. P.; Lycurgo, Tassos. Da atividade dialógica: aspectos lógicos. Revista Vivência, Natal, v. 26, p. 51-58, 2004.

Gestão do Conhecimento em empresas atuantes na Indústria de Software no Brasil: um estudo das práticas e ferramentas utilizadas

O presente estudo teve como objetivo verificar e apontar quais são as práticas de gestão do conhecimento e as ferramentas de tecnologia da informação e comunicação a ela associadas, mais utilizadas em empresas atuantes na indústria de software no Brasil. Para tanto, foi delineado um estudo descritivo de natureza quantitativa que teve como método de pesquisa o levantamento de informações junto a essas empresas. Assim, foram aplicados questionários a 319 funcionários de 15 empresas de software de grande e médio porte atuantes no Brasil. Como resultados, as práticas de gestão do conhecimento mais verificadas são, nesta ordem de prioridade: reuniões e conferências virtuais, treinamentos virtuais, treinamentos presenciais, e-learning, call center/help desk/suporte online, portal corporativo, biblioteca corporativa, sistema de avaliação, centros de inovação, mapeamento de processos e, por fim, gestão da inovação. Outra forma de analisar os resultados encontrados considera uma visão baseada nas diferentes dimensões de práticas de gestão do conhecimento. Nesse contexto, a categoria de práticas de gestão do conhecimento que mais se evidenciou na pesquisa foi a dimensão estratégia. Há de se ressaltar que as práticas tratadas isoladamente obtiveram um comportamento diverso das práticas agrupadas em dimensões. Assim, não necessariamente o desempenho de determinada dimensão (e suas respectivas práticas) coincide com o desempenho das práticas isoladamente. Já no tocante às ferramentas de tecnologia da informação e comunicação empregadas na gestão do conhecimento das empresas pesquisadas, as mais indicadas pelos respondentes foram: e-mail, telefone via internet, telefone celular/rádio, intranet; servidores web e navegadores, telefone fixo, mensagens instantâneas; portal corporativo e treinamento baseado em computador. Além da observação das ferramentas isoladamente, também foi possível apurar o desempenho das diferentes dimensões de ferramentas de tecnologia da informação e comunicação voltadas à gestão do conhecimento. Assim, a categoria de ferramentas que demonstrou maior influência foi a dimensão inteligência artificial. Também aqui deve-se atentar para o fato de que a observação individual das ferramentas acaba por oferecer um resultado diverso do apurado quanto aos indicadores agrupados em dimensões. Em função disso, há de se sublinhar que o desempenho de determinada ferramenta, de forma independente, pode não coincidir com o desempenho de sua respectiva dimensão.

Reflexão sobre o significado do significado

Este artigo constitui uma reflexão sobre os modelos teóricos que atualmente problematizam as conceções de significado e de referência. Na sequência desta reflexão, referimos as implicações metodológicas que a atual conceção de significado imprime à semântica, acarretando a observação do uso real das expressões linguísticas e daí a importância dos métodos quantitativos baseados no corpus. Decorrente da afirmação da dimensão pragmática da linguagem e da anulação das tradicionais oposições entre sintaxe, semântica e léxico, em linguística, na segunda metade do século XX, assiste-se a uma renovação teórica e metodológica e à criação de novas áreas disciplinares. Nos anos 80 do século XX, estabelece-se um vínculo entre a linguística, a informática e a psicologia cognitiva, que instaura o que atualmente designamos por ciências cognitivas. A linguística alia-se a este movimento, num momento em que é necessário obter respostas para as questões com que se depara a inteligência artificial e a linguística computacional. Neste ambiente de mutação, a problemática do significado equacionado numa perspetiva geral e do significado entendido numa perspetiva particular ganha relevância. Com a afirmação de uma nova conceção de semântica nos anos 80 e com o desenvolvimento pleno da mesma nos anos 90, as teorias dinâmicas do significado atingem grande relevância. Segundo estas teorias, a interpretação do discurso é processual, ou seja, interpretamos as frases uma a uma em sequência e analisamos cada uma das mesmas como uma ampliação da informação construída. Com as abordagens dinâmicas do significado, assistimos a uma conceção de semântica em que o significado é concebido de forma incremental, quer isto dizer que o significado decorre de uma relação estabelecida entre condições de input e de output. De modo que se descentra da produção e concentra-se na receção. Neste sentido, a maneira como se constrói o discurso constitui como que um guia para o alocutário o interpretar. A problemática associada ao significado, em linguística, revela-se verdadeiramente complexa, considerando a multiplicidade de abordagens teóricas e a pluralidade de áreas disciplinares que abordam a questão.

Previsão da Classificação da qualidade dos efluentes da indústria petrolífera com recurso a sistemas inteligentes

O presente trabalho realizou-se na Refinaria de Sines e teve como principal objectivo a utilização de ferramentas oriundas da Área Científica da Inteligência Artificial no desenvolvimento de modelos de previsão da classificação da Água Residual Industrial de acordo com a Legislação em vigor, com vista à minimização dos impactes ambientais e das tarifas aplicadas pela Concessionária (Águas de Santo André) à Refinaria. Actualmente a avaliação da qualidade do efluente é realizada através de métodos analíticos após colheita de uma amostra do efluente final. Esta abordagem é muito restritiva já que não permite actuar sobre o efluente em questão pois apenas pode evitar que, no futuro, uma mistura semelhante volte a ser refinada. Devido a estas limitações, o desenvolvimento de modelos de previsão baseados em Data Mining mostrou ser uma alternativa para uma questão pró-activa da qualidade dos efluentes que pode contribuir decisivamente para o cumprimento das metas definidas pela Empresa. No decurso do trabalho, foram desenvolvidos dois modelos de previsão da qualidade do efluente industrial com desempenhos muito semelhantes. Um deles utiliza a composição das misturas processadas e o outro, utiliza informações relativas ao crude predominante na mistura. ABSTRACT; This study has taken place at the Sines Refinery and its main objective is the use of Artificial Intelligence tools for the development of predictive models to classify industrial residual waters according with the Portuguese Law, based on the characteristics of the mixtures of crude oil that arrive into the Refinery to be processed, to minimize the Environmental impacts and the application of taxes. Currently, the evaluation of the quality of effluent is performed by analytical methods after harvesting a sample of the final effluent. This approach is very restrictive since it does not act on the intended effluent; it can only avoid that in the future a similar mixture is refined. Duet these limitations, the development of forecasting models based on Data Mining has proved to be an alternative on the important issue which is the quality of effluent, which may contribute to the achievement of targets set by the Company. During this study, two models were developed to predict the quality of industrial effluents with very similar performances. One uses the composition of processed mixtures and the other uses information regarding the predominant oil in the mixture.

Avaliação e controlo da qualidade da água de albufeiras com base em modelos dinâmicos

A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.

Classificação de distúrbios em folhas de macieiras utilizando redes neurais convolucionais.

2016

Análise e síntese de antenas e superfícies seletivas de frequência utilizando computação evolucionária e inteligência de enxames

The frequency selective surfaces, or FSS (Frequency Selective Surfaces), are structures consisting of periodic arrays of conductive elements, called patches, which are usually very thin and they are printed on dielectric layers, or by openings perforated on very thin metallic surfaces, for applications in bands of microwave and millimeter waves. These structures are often used in aircraft, missiles, satellites, radomes, antennae reflector, high gain antennas and microwave ovens, for example. The use of these structures has as main objective filter frequency bands that can be broadcast or rejection, depending on the specificity of the required application. In turn, the modern communication systems such as GSM (Global System for Mobile Communications), RFID (Radio Frequency Identification), Bluetooth, Wi-Fi and WiMAX, whose services are highly demanded by society, have required the development of antennas having, as its main features, and low cost profile, and reduced dimensions and weight. In this context, the microstrip antenna is presented as an excellent choice for communications systems today, because (in addition to meeting the requirements mentioned intrinsically) planar structures are easy to manufacture and integration with other components in microwave circuits. Consequently, the analysis and synthesis of these devices mainly, due to the high possibility of shapes, size and frequency of its elements has been carried out by full-wave models, such as the finite element method, the method of moments and finite difference time domain. However, these methods require an accurate despite great computational effort. In this context, computational intelligence (CI) has been used successfully in the design and optimization of microwave planar structures, as an auxiliary tool and very appropriate, given the complexity of the geometry of the antennas and the FSS considered. The computational intelligence is inspired by natural phenomena such as learning, perception and decision, using techniques such as artificial neural networks, fuzzy logic, fractal geometry and evolutionary computation. This work makes a study of application of computational intelligence using meta-heuristics such as genetic algorithms and swarm intelligence optimization of antennas and frequency selective surfaces. Genetic algorithms are computational search methods based on the theory of natural selection proposed by Darwin and genetics used to solve complex problems, eg, problems where the search space grows with the size of the problem. The particle swarm optimization characteristics including the use of intelligence collectively being applied to optimization problems in many areas of research. The main objective of this work is the use of computational intelligence, the analysis and synthesis of antennas and FSS. We considered the structures of a microstrip planar monopole, ring type, and a cross-dipole FSS. We developed algorithms and optimization results obtained for optimized geometries of antennas and FSS considered. To validate results were designed, constructed and measured several prototypes. The measured results showed excellent agreement with the simulated. Moreover, the results obtained in this study were compared to those simulated using a commercial software has been also observed an excellent agreement. Specifically, the efficiency of techniques used were CI evidenced by simulated and measured, aiming at optimizing the bandwidth of an antenna for wideband operation or UWB (Ultra Wideband), using a genetic algorithm and optimizing the bandwidth, by specifying the length of the air gap between two frequency selective surfaces, using an optimization algorithm particle swarm

Predição de qualidade de experiência em redes wimax em aplicações de video baseada em aspectos de qualidade de serviço

A crescente utilização dos serviços de telecomunicações principalmente sem fio tem exigido a adoção de novos padrões de redes que ofereçam altas taxas de transmissão e que alcance um número maior de usuários. Neste sentido o padrão IEEE 802.16, no qual é baseado o WiMAX, surge como uma tecnologia em potencial para o fornecimento de banda larga na próxima geração de redes sem fio, principalmente porque oferece Qualidade de Serviço (QoS) nativamente para fluxos de voz, dados e vídeo. A respeito das aplicações baseadas vídeo, tem ocorrido um grande crescimento nos últimos anos. Em 2011 a previsão é que esse tipo de conteúdo ultrapasse 50% de todo tráfego proveniente de dispositivos móveis. Aplicações do tipo vídeo têm um forte apelo ao usuário final que é quem de fato deve ser o avaliador do nível de qualidade recebida. Diante disso, são necessárias novas formas de avaliação de desempenho que levem em consideração a percepção do usuário, complementando assim as técnicas tradicionais que se baseiam apenas em aspectos de rede (QoS). Nesse sentido, surgiu a avaliação de desempenho baseada Qualidade de Experiência (QoE) onde a avaliação do usuário final em detrimento a aplicação é o principal parâmetro mensurado. Os resultados das investigações em QoE podem ser usados como uma extensão em detrimento aos tradicionais métodos de QoS, e ao mesmo tempo fornecer informações a respeito da entrega de serviços multimídias do ponto de vista do usuário. Exemplos de mecanismos de controle que poderão ser incluídos em redes com suporte a QoE são novas abordagens de roteamento, processo de seleção de estação base e tráfego condicionado. Ambas as metodologias de avaliação são complementares, e se usadas de forma combinada podem gerar uma avaliação mais robusta. Porém, a grande quantidade de informações dificulta essa combinação. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo principal criar uma metodologia de predição de qualidade de vídeo em redes WiMAX com uso combinado de simulações e técnicas de Inteligência Computacional (IC). A partir de parâmetros de QoS e QoE obtidos através das simulações será realizado a predição do comportamento futuro do vídeo com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Se por um lado o uso de simulações permite uma gama de opções como extrapolação de cenários de modo a imitar as mesmas situações do mundo real, as técnicas de IC permitem agilizar a análise dos resultados de modo que sejam feitos previsões de um comportamento futuro, correlações e outros. No caso deste trabalho, optou-se pelo uso de RNAs uma vez que é a técnica mais utilizada para previsão do comportamento, como está sendo proposto nesta dissertação.

Análise de Tópicos Relevantes em Programação Linear e Aplicações no Ensino de Engenharia

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Simulações de problemas inversos com aplicações em engenharia nuclear usando técnicas de transporte de partículas neutras monoenergéticas na formulação unidimensional de ordenadas discretas

Neste trabalho, três técnicas para resolver numericamente problemas inversos de transporte de partículas neutras a uma velocidade para aplicações em engenharia nuclear são desenvolvidas. É fato conhecido que problemas diretos estacionários e monoenergéticos de transporte são caracterizados por estimar o fluxo de partículas como uma função-distribuição das variáveis independentes de espaço e de direção de movimento, quando os parâmetros materiais (seções de choque macroscópicas), a geometria, e o fluxo incidente nos contornos do domínio (condições de contorno), bem como a distribuição de fonte interior são conhecidos. Por outro lado, problemas inversos, neste trabalho, buscam estimativas para o fluxo incidente no contorno, ou a fonte interior, ou frações vazio em barras homogêneas. O modelo matemático usado tanto para os problemas diretos como para os problemas inversos é a equação de transporte independente do tempo, a uma velocidade, em geometria unidimensional e com o espalhamento linearmente anisotrópico na formulação de ordenadas discretas (SN). Nos problemas inversos de valor de contorno, dado o fluxo emergente em um extremo da barra, medido por um detector de nêutrons, por exemplo, buscamos uma estimativa precisa para o fluxo incidente no extremo oposto. Por outro lado, nos problemas inversos SN de fonte interior, buscamos uma estimativa precisa para a fonte armazenada no interior do domínio para fins de blindagem, sendo dado o fluxo emergente no contorno da barra. Além disso, nos problemas inversos SN de fração de vazio, dado o fluxo emergente em uma fronteira da barra devido ao fluxo incidente prescrito no extremo oposto, procuramos por uma estimativa precisa da fração de vazio no interior da barra, no contexto de ensaios não-destrutivos para aplicações na indústria. O código computacional desenvolvido neste trabalho apresenta o método espectronodal de malha grossa spectral Greens function (SGF) para os problemas diretos SN em geometria unidimensional para gerar soluções numéricas precisas para os três problemas inversos SN descritos acima. Para os problemas inversos SN de valor de contorno e de fonte interior, usamos a propriedade da proporcionalidade da fuga de partículas; ademais, para os problemas inversos SN de fração de vazio, oferecemos a técnica a qual nos referimos como o método físico da bissecção. Apresentamos resultados numéricos para ilustrar a precisão das três técnicas, conforme descrito nesta tese.

Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG.

Inteligência computacional aplicada na geração de respostas impulsivas bi-auriculares e em aurilização de salas

Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem para obter as respostas impulsivas biauriculares (BIRs) para um sistema de aurilização utilizando um conjunto de redes neurais artificiais (RNAs). O método proposto é capaz de reconstruir as respostas impulsivas associadas à cabeça humana (HRIRs) por meio de modificação espectral e de interpolação espacial. A fim de cobrir todo o espaço auditivo de recepção, sem aumentar a complexidade da arquitetura da rede, uma estrutura com múltiplas RNAs (conjunto) foi adotada, onde cada rede opera uma região específica do espaço (gomo). Os três principais fatores que influenciam na precisão do modelo arquitetura da rede, ângulos de abertura da área de recepção e atrasos das HRIRs são investigados e uma configuração ideal é apresentada. O erro de modelagem no domínio da frequência é investigado considerando a natureza logarítmica da audição humana. Mais ainda, são propostos novos parâmetros para avaliação do erro, definidos em analogia com alguns dos bem conhecidos parâmetros de qualidade acústica de salas. Através da metodologia proposta obteve-se um ganho computacional, em redução do tempo de processamento, de aproximadamente 62% em relação ao método tradicional de processamento de sinais utilizado para aurilização. A aplicabilidade do novo método em sistemas de aurilização é reforçada mediante uma análise comparativa dos resultados, que incluem a geração das BIRs e o cálculo dos parâmetros acústicos biauriculares (IACF e IACC), os quais mostram erros de magnitudes reduzidas.

Avaliação do desempenho de classificadores neurais para aplicações em sensoriamento remoto

Atualmente, pesquisadores das mais diversas áreas, tais como: Geologia, Física, Cartografia, Oceanografia, entre outras, utilizam imagens de satélite como uma fonte valiosa para a extração de informações sobre a superfície terrestre. Muitas vezes, a análise (classificação) destas imagens é realizada por métodos tradicionais sejam eles supervisionados (como o Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana) ou nãosupervisionados (como o Método de Seleção pelo Pico do Histograma). Entretanto, pode-se utilizar as Redes Neurais Artificiais como uma alternativa para o aumento da acurácia em classificações digitais. Neste trabalho, utilizou-se imagens multi-espectrais do satélite LANDSAT 5-TM para a identificação de espécies vegetais (Mata Nativa, Eucalyptus e Acácia) em uma região próxima aos municípios de General Câmara, Santo Amaro e Taquari, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Comparou-se qualitativamente e quantitativamente os resultados obtidos pelo método de Máxima Verossimilhança Gaussiana e por uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificação da área de estudo. Para tanto, parte desta área foi mapeada através de uma verificação de campo e com o auxílio de classificadores nãosupervisionados (Kohonen, que é uma Rede Neural, e o método de Seleção pelo Pico do Histograma). Com isto, foi possível coletar dois conjuntos de amostras, sendo que um deles foi utilizado para o treinamento dos métodos e o outro (conjunto de reconhecimento) serviu para a avaliação das classificações obtidas. Após o treinamento, parte da área de estudo foi classificada por ambos os métodos. Em seguida, os resultados obtidos foram avaliados através do uso de Tabelas de Contingência, considerando um nível de significância de 5%. Por fim, na maior parte dos testes realizados, a Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation apresentou valores de acurácia superiores ao Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana. Assim, com este trabalho observou-se que não há diferença significativa de classificação para as espécies vegetais, ao nível de 5%, para a área de estudo considerada, na época de aquisição da imagem, para o conjunto de reconhecimento.

Modelamento paramétrico e geração de malha em superfícies para aplicações em engenharia

Este trabalho apresenta um conjunto de técnicas para a modelagem paramétrica e geração de malhas de superfícies para uso em sistemas de análise e simulações numéricas pelo Método dos Elementos Finitos. Foram desenvolvidos algoritmos para a geração paramétrica de superfícies, para a determinação das curvas de interseções entre superfícies e para a geração de malhas em superfícies curvas e recortadas. Foram implementas linhas e curvas paramétricas básicas, a partir das quais são geradas superfícies paramétricas de vários tipos que proporcionam uma grande flexibilidade de modelamento geométrico. Curvas e superfícies são geradas e manipuladas de forma interativa. São apresentadas técnicas que simplificam a implementação de linhas e superfícies paramétricas. Foi desenvolvido um algoritmo para determinar as curvas de interseção entre superfícies paramétricas, que são utilizadas como linhas de recorte (trimming lines) para obter geometrias complexas e compostas de várias superfícies. O algoritmo desenvolvido emprega técnicas de subdivisão adaptativa, por quadtrees, em função da curvatura local das superfícies. Primeiramente, obtém-se uma aproximação das curvas de interseção no espaço 3D, através da aproximação por triângulos. Os resultados iniciais são refinados e projetados sobre as duas superfícies envolvidas com algoritmos que permitem obter grande precisão. As curvas de interseção finais são mapeadas nos espaços paramétricos das duas superfícies, porém com uma parametrização única, o que facilita a junção com superfícies adjacentes Um algoritmo de geração de malha foi desenvolvido para gerar malhas triangulares de qualidade sobre as superfícies curvas e recortadas. O algoritmo utiliza um processo de subdivisão adaptativa por quadtrees, similar ao utilizado no algoritmo de interseção, para definir tamanhos de elementos em função da curvatura local. Em seguida, aplica-se um algoritmo tipo advancing front para gerar a malha sobre a superfície. Os algoritmos foram implementados e testados em um ambiente gráfico interativo especialmente desenvolvido para este trabalho. São apresentados vários exemplos que comprovam a eficiência das técnicas e algoritmos propostos, incluindo exemplos de matrizes de conformação mecânica para uso com código de análise METAFOR, análise de sensibilidade para otimização de pré-formas e de modelagem de superfícies compostas recortadas com geração de malhas de qualidade, para uso em análise por Elementos Finitos ou como contorno para geração de elementos tridimensionais.

Solução da equação advectivo-difusiva utilizando regras para manipulação de exponenciais de operadores diferenciais e simetrias de Lie : aplicações em engenharia ambiental

Vários métodos analíticos, numéricos e híbridos podem ser utilizados na solução de problemas de difusão e difusão-advecção. O objetivo deste trabalho é apresentar dois métodos analíticos para obtenção de soluções em forma fechada da equação advectivo-difusiva em coordenadas cartesianas que descreve problemas de dispersão de poluentes na água e na atmosfera. Um deles é baseado em regras de manipulação de exponenciais de operadores diferenciais, e o outro consiste na aplicação de simetrias de Lie admitidas por uma equação diferencial parcial linear. Desenvolvem-se regras para manipulação de exponenciais de operadores diferenciais de segunda ordem com coeficientes constantes e para operadores advectivo-difusivos. Nos casos em que essas regras não podem ser aplicadas utiliza-se uma formulação para a obtenção de simetrias de Lie, admitidas por uma equação diferencial, via mapeamento. Define-se um operador diferencial com a propriedade de transformar soluções analíticas de uma dada equação diferencial em novas soluções analíticas da mesma equação. Nas aplicações referentes à dispersão de poluentes na água, resolve-se a equação advectivo-difusiva bidimensional com coeficientes variáveis, realizando uma mudança de variáveis de modo a reescrevê-la em termos do potencial velocidade e da função corrente correspondentes ao respectivo escoamento potencial, estendendo a solução para domínios de contornos arbitrários Na aplicação referente ao problema de dispersão de poluentes na atmosfera, realiza-se uma mudança de variáveis de modo a obter uma equação diferencial parcial com coeficientes constantes na qual se possam aplicar as regras de manipulação de exponenciais de operadores diferenciais. Os resultados numéricos obtidos são comparados com dados disponíveis na literatura. Diversas vantagens da aplicação das formulações apresentadas podem ser citadas, a saber, o aumento da velocidade de processamento, permitindo a obtenção de solução em tempo real; a redução da quantidade de memória requerida na realização de operações necessárias para a obtenção da solução analítica; a possibilidade de dispensar a discretização do domínio em algumas situações.