Proposta de uma ferramenta de visualização e realidade virtual para o monitoramento de tráfego de redes de computadores

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Rotações tridimensionais em biomecânica via quatérnions: aplicações na análise dos movimentos esportivos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Conjuntos limite e bifurfações de campos de vetores suaves por partes no plano

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

Criação de fótons no efeito Casimir dinâmico em cavidade oscilante com condições de Neumann e Dirichlet

Consideramos um campo escalar não massivo num espaço-tempo bi-dimensional dentro de uma cavidade oscilante com condições de contorno mistas. Discutindo do fenômeno da criação de partículas, consideramos uma situação de ressonância paramétrica na qual a freqüência de oscilação da fronteira é duas vezes a freqüência do primeiro modo da cavidade estática. Por conveniência, supomos que a fronteira que está em repouso impõe ao campo a condição de Neumann, enquanto que a outra, em movimento não relativístico, impõe ao campo a condição de Dirichlet. Seguindo o procedimento desenvolvido por Dodonov e Klimov (Phys. Rev. A, 56, 2664 (1996)), calculamos o número de partículas criadas, a taxa de geração e a energia na cavidade. Comparamos nossos resultados aos encontrados na literatura para o caso Dirichlet-Dirichlet.

Identificação de fácies em perfis de poço com algoritmo inteligente

A identificação de fácies em um poço não testemunhado é um dos problemas clássicos da avaliação de formação. Neste trabalho este problema é tratado em dois passos, no primeiro produz-se a codificação da informação geológica ou da descrição das fácies atravessadas em um poço testemunhado em termos das suas propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos e traduzidas pelos parâmetros L e K, que são obtidos a partir dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica) e pela argilosidade (Vsh) calculada pelo perfil de raio gama natural. Estes três parâmetros são convenientemente representados na forma do Gráfico Vsh-L-K. No segundo passo é realizada a interpretação computacional do Gráfico Vsh-L-K por um algoritmo inteligente construído com base na rede neural competitiva angular generalizada, que é especializada na classificação de padrões angulares ou agrupamento de pontos no espaço n-dimensional que possuem uma envoltória aproximadamente elipsoidal. Os parâmetros operacionais do algoritmo inteligente, como a arquitetura da rede neural e pesos sinápticos são obtidos em um Gráfico Vsh-L-K, construído e interpretado com as informações de um poço testemunhado. Assim, a aplicação deste algoritmo inteligente é capaz de identificar e classificar as camadas presentes em um poço não testemunhado, em termos das fácies identificadas no poço testemunhado ou em termos do mineral principal, quando ausentes no poço testemunhado. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, localizada na plataforma continental do Rio de Janeiro, Brasil.

Scattering and bound states of fermions in a mixed vector-scalar smooth step potential

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Learning kernels for support vector machines with polynomial powers of sigmoid

In the pattern recognition research field, Support Vector Machines (SVM) have been an effectiveness tool for classification purposes, being successively employed in many applications. The SVM input data is transformed into a high dimensional space using some kernel functions where linear separation is more likely. However, there are some computational drawbacks associated to SVM. One of them is the computational burden required to find out the more adequate parameters for the kernel mapping considering each non-linearly separable input data space, which reflects the performance of SVM. This paper introduces the Polynomial Powers of Sigmoid for SVM kernel mapping, and it shows their advantages over well-known kernel functions using real and synthetic datasets.

Scattering and bound states of fermions in the modified Hulthen potential

In the present work the scattering of a fermion in the modified Hulthen potential is considered with a general vector and scalar and we solved the Dirac equation in the one-dimensional space. The transmission and reflection coefficients are reported. The bound-state solution is also given. The study shows the asymptotic behavior of the wave function in bound-state and scattering states solutions.

Inclusão digital no ensino de iluminação natural

The teaching/learning activities of the daylighting built environment require from the Architecture and Urbanism undergraduate student the ability to abstract the effects of daylight distributed in three-dimensional space that is being designed. Several tools and techniques can be used to facilitate the understanding of the involved phenomena, among which the computational simulation. This paper reports the digital inclusion of the daylighting teaching in the Architecture and Urbanism undergraduate course at the School of Architecture, Arts and Social Communication of Bauru (FAAC) of UNESP – Sao Paulo State University, that began in 2010. The inclusion process involved free software use, specifically the programs DIALux and SketchUp+Radiance, both with graphical output for the illuminated scenes visualization and for result analysis. The graphic model is converted from SketchUp to Radiance by a plugin and a user-friendly interface for Windows was developed to simulate the lighting. The process of digital inclusion is consolidated, with wide acceptance by students, for which computational simulation facilitates understanding of relation between daylight and built environment and helps the design process of elements for daylighting control.

Modelo de Thirring com simetria de Gauge: uma análise funcional

Pós-graduação em Física - IFT

Nonanalyticity of the free energy in thermal field theory

We study, in a d-dimensional space-time, the nonanalyticity of the thermal free energy in the scalar phi(4) theory as well as in QED. We find that the infrared divergent contributions induce, when d is even, a nonanalyticity in the coupling alpha of the form (alpha)((d-1)/2) whereas when d is odd the nonanalyticity is only logarithmic.

Morphological Homogeneity of Neurons: Searching for Outlier Neuronal Cells

We report a morphology-based approach for the automatic identification of outlier neurons, as well as its application to the NeuroMorpho.org database, with more than 5,000 neurons. Each neuron in a given analysis is represented by a feature vector composed of 20 measurements, which are then projected into a two-dimensional space by applying principal component analysis. Bivariate kernel density estimation is then used to obtain the probability distribution for the group of cells, so that the cells with highest probabilities are understood as archetypes while those with the smallest probabilities are classified as outliers. The potential of the methodology is illustrated in several cases involving uniform cell types as well as cell types for specific animal species. The results provide insights regarding the distribution of cells, yielding single and multi-variate clusters, and they suggest that outlier cells tend to be more planar and tortuous. The proposed methodology can be used in several situations involving one or more categories of cells, as well as for detection of new categories and possible artifacts.

A semi-supervised classification technique based on interacting forces

Semi-supervised learning is a classification paradigm in which just a few labeled instances are available for the training process. To overcome this small amount of initial label information, the information provided by the unlabeled instances is also considered. In this paper, we propose a nature-inspired semi-supervised learning technique based on attraction forces. Instances are represented as points in a k-dimensional space, and the movement of data points is modeled as a dynamical system. As the system runs, data items with the same label cooperate with each other, and data items with different labels compete among them to attract unlabeled points by applying a specific force function. In this way, all unlabeled data items can be classified when the system reaches its stable state. Stability analysis for the proposed dynamical system is performed and some heuristics are proposed for parameter setting. Simulation results show that the proposed technique achieves good classification results on artificial data sets and is comparable to well-known semi-supervised techniques using benchmark data sets.

A Skyrme-like model with an exact BPS bound

We propose a new Skyrme-like model with fields taking values on the sphere S3 or, equivalently, on the group SU(2). The action of the model contains a quadratic kinetic term plus a quartic term which is the same as that of the Skyrme-Faddeev model. The novelty of the model is that it possess a first order Bogomolny type equation whose solutions automatically satisfy the second order Euler-Lagrange equations. It also possesses a lower bound on the static energy which is saturated by the Bogomolny solutions. Such Bogomolny equation is equivalent to the so-called force free equation used in plasma and solar Physics, and which possesses large classes of solutions. An old result due to Chandrasekhar prevents the existence of finite energy solutions for the force free equation on the entire three- dimensional space R3. We construct new exact finite energy solutions to the Bogomolny equations for the case where the space is the three-sphere S3, using toroidal like coordinates.