Inversão quadrática de dados de AVO usando algoritmo de Marquardt

Neste trabalho são apresentadas expressões exatas e aproximações quadráticas das conhecidas equações de Knott-Zöeppritz, que calculam as amplitudes dos coeficientes Rpp e Rsp em termos dos contrastes médios relativos, bem como é procedida a inversão dos parâmetros de dados de AVO a partir destas aproximações quadráticas. Nesta inversão é utilizado o algoritmo de Levenberg-Marquardt, e são considerados apenas os eventos refletidos Rpp e convertidos Rsp, não associados. Nos estudos dos parâmetros físicos dos meios contrastes de impedância (δz), módulo de cisalhamento (δμ) e velocidade da onda p (δα), verificou-se quais desses parâmetros podem ser invertidos. Os resultados obtidos mostram que o contraste de impedância (δz) é muito bem resolvido estando ele relacionado com o contraste de velocidade da onda p (δα) ou com o contraste de cisalhamento (δμ), no caso de eventos refletidos considerando modelos de alto, moderado e baixo contrastes. Por outro lado ao se fixar o contraste de impedância e relacionar os outros dois parâmetros em consideração, os resultados mostram que esses são mal resolvidos, ou seja, a região de ambiguidade torna-se muito grande e os parâmetros tornam-se ambíguos e instáveis. No caso do evento convertido e na combinação do evento refletido com o convertido, para os modelos de baixo e moderado contrastes, (δz) é muito bem resolvido, caso que não acontece para modelo de alto contraste. Diante desses resultados verifica-se que no procedimento de inversão quadrática de dados de AVO, fixado (δμ), a recuperação dos dois parâmetros variados é muito boa, no caso do evento refletido, e razoavelmente boa no caso do evento convertido, por esse motivo optou-se pela fixação do módulo de cisalhamento.

Desenvolvimento de algoritmo para modelagem e simulação de sistemas por grafos de ligação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo genético aplicado ao controle do mosquito transmissor da dengue

Pós-graduação em Biometria - IBB

Algoritmo de escalonamento de instância de máquina virtual na computação em nuvem

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica de média tensão através de um algoritmo de busca dispersa

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Extração de conhecimento em bases de dados espaciais: algoritmo CHSMST+

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Algoritmo genético especializado aplicado ao planejamento da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Programação de horários usando um algoritmo genético especializado

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Inorganic phosphates in juices from different parts of sugarcane stalks (cultivars ctc 9, ctc 15 and ctc 16)

This study aimed to quantify, the inorganic phosphates in sugarcane juice from nodes and internodes of three sugarcane cultivars. The experimental design was a randomized block in factorial scheme 3x2. The main treatments were three sugarcane cultivars and two parts of the stalk (nodes and internodes). The inorganic phosphates contents were determined for each treatment. The results were subjected to variance analysis by the F test; when statistically significant, means were compared by the Tukey test at 5% probability. It is concluded that the three cultivars (CTC 9, CTC 16 and CTC 15) showed similar values regarding the content of inorganic phosphates present in the juice, and these values are considered adequate for a good performance in juice clarification. For the different parts of the stem, differences were observed in the levels of the nutrient studied, which showed a higher concentration in the node than in the internode.

Diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica usando um algoritmo imuno-neural

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos

Pós-graduação em Biociências - FCLAS

Um algoritmo de busca tabu para problemas de localização não capacitados

In this work, a tabu search algorithm for solving uncapacitated location problems is presented. The uncapacitated location problem is a classic problem of localization and occurs in many practical situations. The problem consists in determining in a network, at the minimum possible cost, the better localization, in a network, for the installation of facilities in order to attend the customers' associated demands, at the minimum possible cost. One admits that there exists a cost associated with the opening of a facility and a cost of attendance of each customer by any open facilities. In the particular case of the uncapacitated location problem there is no capacity limitation to attend the customers’ demands. There are some parameters in the algorithm that influence the solution’s quality. These parameters were tested and optimal values for them were obtained. The results show that the proposed algorithm is able to find the optimal solution for all small tested problems keeping the compromise between solution’s quality and computational time. However, to solve bigger problems, the structure of the algorithm must be changed in its structure. The implemented algorithm is integrated to a computational platform for solution of logistic problems

Algoritmo de resolução de EDO de primeira ordem com implementação em HTML

This work presents a theoretical study of ordinary differential equations of first order directed so as to provide basis for the development of an educational software that helps students and researchers confronted with this issue. The algorithm was developed in HTML language in to that the results provide a website that allows the audience to access the software anywhere which has internet connection

Implementação do algoritmo de Newman para identificação de comunidades em placas gráficas

Communities are present on physical, chemical and biological systems and their identification is fundamental for the comprehension of the behavior of these systems. Recently, available data related to complex networks have grown exponentially, demanding more computational power. The Graphical Processing Unit (GPU) is a cost effective alternative suitable for this purpose. We investigate the convenience of this for network science by proposing a GPU based implementation of Newman community detection algorithm. We showed that the processing time of matrix multiplications of GPUs grow slower than CPUs in relation to the matrix size. It was proven, thus, that GPU processing power is a viable solution for community dentification simulation that demand high computational power. Our implementation was tested on an integrated biological network for the bacterium Escherichia coli

Aplicação do algoritmo Rough Sets em um Data Warehouse

This Project aims to develop methods for data classification in a Data Warehouse for decision-making purposes. We also have as another goal the reduction of an attribute set in a Data Warehouse, in which a given reduced set is capable of keeping the same properties of the original one. Once we achieve a reduced set, we have a smaller computational cost of processing, we are able to identify non-relevant attributes to certain kinds of situations, and finally we are also able to recognize patterns in the database that will help us to take decisions. In order to achieve these main objectives, it will be implemented the Rough Sets algorithm. We chose PostgreSQL as our data base management system due to its efficiency, consolidation and finally, it’s an open-source system (free distribution)