Symmetry in biology: from genetic code to stochastic gene regulation

Mathematical models, as instruments for understanding the workings of nature, are a traditional tool of physics, but they also play an ever increasing role in biology - in the description of fundamental processes as well as that of complex systems. In this review, the authors discuss two examples of the application of group theoretical methods, which constitute the mathematical discipline for a quantitative description of the idea of symmetry, to genetics. The first one appears, in the form of a pseudo-orthogonal (Lorentz like) symmetry, in the stochastic modelling of what may be regarded as the simplest possible example of a genetic network and, hopefully, a building block for more complicated ones: a single self-interacting or externally regulated gene with only two possible states: ` on` and ` off`. The second is the algebraic approach to the evolution of the genetic code, according to which the current code results from a dynamical symmetry breaking process, starting out from an initial state of complete symmetry and ending in the presently observed final state of low symmetry. In both cases, symmetry plays a decisive role: in the first, it is a characteristic feature of the dynamics of the gene switch and its decay to equilibrium, whereas in the second, it provides the guidelines for the evolution of the coding rules.

On Compositional Modelling

Many solutions to AI problems require the task to be represented in one of a multitude of rigorous mathematical formalisms. The construction of such mathematical models forms a difficult problem which is often left to the user of the problem solver. This void between problem solvers and the problems is studied by the eclectic field of automated modelling. Within this field, compositional modelling, a knowledge-based methodology for system modelling, has established itself as a leading approach. In general, a compositional modeller organises knowledge in a structure of composable fragments that relate to particular system components or processes. Its embedded inference mechanism chooses the appropriate fragments with respect to a given problem, instantiates and assembles them into a consistent system model. Many different types of compositional modeller exist, however, with significant differences in their knowledge representation and approach to inference. This paper examines compositional modelling. It presents a general framework for building and analysing compositional modellers. Based on this framework, a number of influential compositional modellers are examined and compared. The paper also identifies the strengths and weaknesses of compositional modelling and discusses some typical applications.

On Real-Time Monitoring And Control For Efficient Management Of Drinking Water Networks: Barcelona Case Study

Drinking water utilities in urban areas are focused on finding smart solutions facing new challenges in their real-time operation because of limited water resources, intensive energy requirements, a growing population, a costly and ageing infrastructure, increasingly stringent regulations, and increased attention towards the environmental impact of water use. Such challenges force water managers to monitor and control not only water supply and distribution, but also consumer demand. This paper presents and discusses novel methodologies and procedures towards an integrated water resource management system based on advanced ICT technologies of automation and telecommunications for largely improving the efficiency of drinking water networks (DWN) in terms of water use, energy consumption, water loss minimization, and water quality guarantees. In particular, the paper addresses the first results of the European project EFFINET (FP7-ICT2011-8-318556) devoted to the monitoring and control of the DWN in Barcelona (Spain). Results are split in two levels according to different management objectives: (i) the monitoring level is concerned with all the aspects involved in the observation of the current state of a system and the detection/diagnosis of abnormal situations. It is achieved through sensors and communications technology, together with mathematical models; (ii) the control level is concerned with computing the best suitable and admissible control strategies for network actuators as to optimize a given set of operational goals related to the performance of the overall system. This level covers the network control (optimal management of water and energy) and the demand management (smart metering, efficient supply). The consideration of the Barcelona DWN as the case study will allow to prove the general applicability of the proposed integrated ICT solutions and their effectiveness in the management of DWN, with considerable savings of electricity costs and reduced water loss while ensuring the high European standards of water quality to citizens.

Estimativa da precipitação através de técnicas de sensoriamento remoto : estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul

A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.

Desenvolvimento de um programa de simulação computacional de sistemas de aquecimento solar para água

Esta Tese apresenta uma análise do comportamento térmico de um sistema de aquecimento solar operando por termossifão. Neste tipo de sistema o fluido no coletor solar é circulado por convecção natural, que acontece devido à diferença de massa específica da água ao longo circuito. Nestes sistemas a vazão mássica varia ao longo do dia e do ano, dependendo, dentre outros fatores, da irradiância solar absorvida, do perfil de temperaturas da água no sistema, da geometria, do volume e do perfil de demanda de água quente. Para uma avaliação detalhada do comportamento térmico de aquecedores solares operando por termossifão foram realizados ensaios experimentais e cálculos teóricos. Os resultados dos experimentos concordaram com aqueles apresentados na literatura e sua análise fundamentou o desenvolvimento do aplicativo TermoSim, um programa de simulação computacional do comportamento térmico de sistemas de aquecimento de água com energia solar. O tratamento matemático adotado no TermoSim compreende a modelagem dos coletores solares de acordo com a teoria de Hottel-Bliss-Whillier. O reservatório térmico é modelado com estratificação térmica, convecção e condução entre as camadas. A vazão mássica é obtida a partir do balanço da quantidade de movimento no circuito. Os modelos matemáticos empregados na construção do aplicativo TermoSim foram validados através do confronto dos resultados simulados com medidas experimentais. Foi demonstrado que a utilização destes modelos é adequada e permite reproduzir com precisão o comportamento térmico dos coletores solares e do reservatório térmico. Além do programa TermoSim, foi também desenvolvido o programa TermoDim, que é uma ferramenta para o dimensionamento de sistemas de aquecimento solar, que requer apenas o conhecimento dos parâmetros geométricos do sistema, dados meteorológicos em média mensal e informação a respeito do volume de demanda. O TermoDim é apropriado para estimar o desempenho de aquecedores solares operando por termossifão com tanques verticais e horizontais. O método de dimensionamento do TermoDim é baseado na correlação para a eficiência média mensal obtida neste trabalho a partir de um grande número de simulações.

O uso de modelos compartimentais do tipo hospedeiro-macroparasita na dinâmica de doenças infecciosas causadas por helmintos diretamente transmitidos

Neste trabalho, nos propomos a estudar o desenvolvimento teórico de alguns modelos matemáticos básicos de doenças infecciosas causadas por macroparasitas, bem como as dificuldades neles envolvidas. Os modelos de transmissão, que descrevemos, referem-se ao grupo de parasitas com transmissão direta: os helmintos. O comportamento reprodutivo peculiar do helminto dentro do hospedeiro definitivo, no intuito de produzir estágios que serão infectivos para outros hospedeiros, faz com que a epidemiologia de infecções por helmintos seja fundamentalmente diferente de todos os outros agentes infecciosos. Uma característica importante nestes modelos é a forma sob a qual supõe-se que os parasitas estejam distribuídos nos seus hospedeiros. O tamanho da carga de parasitas (intensidade da infecção) em um hospedeiro é o determinante central da dinâmica de transmissão de helmintos, bem como da morbidade causada por estes parasitas. Estudamos a dinâmica de parasitas helmintos de ciclo de vida direto para parasitas monóicos (hermafroditas) e também para parasitas dióicos (machos-fêmeas) poligâmicos, levando em consideração uma função acasalamento apropriada, sempre distribuídos de forma binomial negativa. Através de abordagens analítica e numérica, apresentamos a análise de estabilidade dos pontos de equilíbrio do sistema. Cálculos de prevalências, bem como de efeitos da aplicação de agentes quimioterápicos e da vacinação, no controle da transmissão e da morbidade de parasitas helmintos de ciclo de vida direto, também são apresentados neste trabalho.

Apreçamento da assimetria idiossincrática no mercado brasileiro de ações

Recent papers in finance presented models in which the idiosyncratic skewness is a priced component of security returns. More specifically, stocks with high expected idiosyncratic skewness should have low expected returns. Boyer, Mitton and Vorkink (2009) showed that it actually happens in the American stock market. The goal of this thesis is to verify if this actually happens in the Brazilian stock market. The result, however, was different than expected: stocks with high expected idiosyncratic skewness have high expected returns. Among the possible explanations for this behavior are the difficult to predict idiosyncratic skewness and even failures in the construction of estimates of idiosyncratic skewness, which are calculated from the residuals of the Fama-French three-factor model.

Prospect theory, diversificação ingênua e propensão a risco de especialistas em mercado: evidência empírica no Brasil

The Prospect Theory is one of the basis of Behavioral Finance and models the investor behavior in a different way than von Neumann and Morgenstern Utility Theory. Behavioral characteristics are evaluated for different control groups, validating the violation of Utility Theory Axioms. Naïve Diversification is also verified, utilizing the 1/n heuristic strategy for investment funds allocations. This strategy causes different fixed and equity allocations, compared to the desirable exposure, given the exposure of the subsample that answered a non constrained allocation question. When compared to non specialists, specialists in finance are less risk averse and allocate more of their wealth on equity.

Why economics should be a modest and reasonable science

Unlike the methodological sciences such as mathematics and decision theory, which use the hypothetical-deductive method and may be fully expressed in complex mathematical models because their only truth criterion is logical consistency, the substantive sciences have as their truth criterion the correspondence to reality, adopt an empirical-deductive method, and are supposed to generalize from and often unreliable regularities and tendencies. Given this assumption, it is very difficult for economists to predict economic behavior, particularly major financial crises.

Modelo Nelson-Siegel dinâmico da estrutura a termo da taxa de juros com fatores exógenos macroeconômicos: uma aplicação ao mercado brasileiro

A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

Combinação social e construção de equipes: um estudo sobre os fatores relevantes para o processo de composição de equipes na educação executiva brasileira

A composição de equipes é um tema recorrente em diferentes áreas do conhecimento. O interesse pela definição das etapas e variáveis relevantes desse processo, considerado complexo, é manifestado por pesquisadores, profissionais e desenvolvedores de Sistemas de Informação (SI). Todavia, enquanto linhas teóricas, oriundas dos estudos organizacionais, buscam a consolidação de modelos matemáticos que reflitam a relação entre variáveis de composição de equipes e o seu desempenho, teorias emergentes, como a de Combinação Social, acrescentam novos elementos à discussão. Adicionalmente, variáveis específicas de cada contexto, que no caso dessa pesquisa é a educação executiva brasileira, também são mencionadas como tendo relevância para estruturação de grupos. Dado o interesse e a variedade de vertentes teóricas que abordam esse fenômeno, essa pesquisa foi proposta para descrever como ocorre a construção de equipes docentes e identificar as variáveis consideradas relevantes neste processo. Um modelo teórico inicial foi desenvolvido e aplicado. Dada a característica da questão de pesquisa, foi utilizada uma abordagem metodológica exploratório-descritiva, baseada em estudos de casos múltiplos, realizados em quatro instituições de ensino superior brasileiras, que oferecem cursos de educação executiva. A coleta e a análise de dados foi norteada pelos métodos propostos por Huberman e Miles (1983) e Yin (2010), compreendendo a utilização de um protocolo de estudo de caso, bem como o uso de tabelas e quadros, padronizados à luz do modelo teórico inicial. Os resultados desse trabalho indicam, majoritariamente, que: as teorias de Combinação Social e as teorias de Educação adicionam elementos que são relevantes ao entendimento do processo de composição de equipes; há variáveis não estruturadas que deixam de ser consideradas em documentos utilizados na avaliação e seleção de profissionais para equipes docentes; e há variáveis de composição que só são consideradas após o fim do primeiro ciclo de atividades das equipes. Com base nos achados empíricos, a aplicação do modelo teórico foi ajustada e apresentada. As contribuições adicionais, as reflexões, as limitações e as propostas de estudos futuros são apresentadas no capítulo de conclusões.

Integrated valorization of Anona Cherimola Mill. seeds

Agricultural and agro-industrial residues are often considered both an environmental and an economical problem. Therefore, a paradigm shift is needed, assuming residues as biorefinery feedstocks. In this work cherimoya (Annona cherimola Mill.) seeds, which are lipid-rich (ca. 30%) and have a significant lignocellulosic fraction, were used as an example of a residue without any current valorization. Firstly, the lipid fraction was obtained by solvent extraction. Extraction yield varied from 13% to 28%, according to the extraction method and time, and solvent purity. This oil was converted into biodiesel (by base-catalyzed transesterification), yielding 76 g FAME/100 g oil. The obtained biodiesel is likely to be incorporated in the commercial chain, according to the EN14214 standard. The remaining lignocellulosic fraction was subjected to two alternative fractionation processes for the selective recovery of hemicellulose, aiming different products. Empirical mathematical models were developed for both processes, aiming future scale-up. Autohydrolysis rendered essentially oligosaccharides (10 gL-1) with properties indicating potential food/feed/pharmacological applications. The remaining solid was enzymatically saccharified, reaching a saccharification yield of 83%. The hydrolyzate obtained by dilute acid hydrolysis contained mostly monosaccharides, mainly xylose (26 gL-1), glucose (10 gL-1) and arabinose (3 gL-1), and had low content of microbial growth inhibitors. This hydrolyzate has proven to be appropriate to be used as culture media for exopolisaccharide production, using bacteria or microbial consortia. The maximum conversion of monosaccharides into xanthan gum was 0.87 g/g and kefiran maximum productivity was 0.07 g.(Lh)-1. This work shows the technical feasibility of using cherimoya seeds, and materials as such, as potential feedstocks, opening new perspectives for upgrading them in the biorefinery framework.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Síntese de pigmento cerâmico ferrita de cobalto utilizando planejamento experimental

Synthetic inorganic pigments are the most widely used in ceramic applications because they have excellent chemical and thermal stability and also, in general, a lower toxicity to man and to the environment. In the present work, the ceramic black pigment CoFe2O4 was synthesized by the polymerization Complex method (MPC) in order to form a material with good chemical homogeneity. Aiming to optimize the process of getting the pigment through the MPC was used a fractional factorial design 2(5-2), with resolution III. The factors studied in mathematical models were: citric acid concentration, the pyrolysis time, temperature, time and rate of calcination. The response surfaces using the software statistica 7.0. The powders were characterized by thermal analysis (TG/DSC), x-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM) and spectroscopy in the UV-visible. Based on the results, there was the formation of phase cobalt ferrite (CoFe2O4) with spinel structure. The color of the pigments obtained showed dark shades, from black to gray. The model chosen was appropriate since proved to be adjusted and predictive. Planning also showed that all factors were significant, with a confidence level of 95%

Análise comparativa entre simuladores de linha de fluxo e diferenças finitas para um reservatório de petróleo submetido a injeção de água

Water injection is the most widely used method for supplementary recovery in many oil fields due to various reasons, like the fact that water is an effective displacing agent of low viscosity oils, the water injection projects are relatively simple to establish and the water availability at a relatively low cost. For design of water injection projects is necessary to do reservoir studies in order to define the various parameters needed to increase the effectiveness of the method. For this kind of study can be used several mathematical models classified into two general categories: analytical or numerical. The present work aims to do a comparative analysis between the results presented by flow lines simulator and conventional finite differences simulator; both types of simulators are based on numerical methods designed to model light oil reservoirs subjected to water injection. Therefore, it was defined two reservoir models: the first one was a heterogeneous model whose petrophysical properties vary along the reservoir and the other one was created using average petrophysical properties obtained from the first model. Comparisons were done considering that the results of these two models were always in the same operational conditions. Then some rock and fluid parameters have been changed in both models and again the results were compared. From the factorial design, that was done to study the sensitivity analysis of reservoir parameters, a few cases were chosen to study the role of water injection rate and the vertical position of wells perforations in production forecast. It was observed that the results from the two simulators are quite similar in most of the cases; differences were found only in those cases where there was an increase in gas solubility ratio of the model. Thus, it was concluded that in flow simulation of reservoirs analogous of those now studied, mainly when the gas solubility ratio is low, the conventional finite differences simulator may be replaced by flow lines simulator the production forecast is compatible but the computational processing time is lower.