Sistemas agroindustriais integrados: uma análise por meio da entropia de informação

Utilizando a teoria matemática da informação, este artigo analisa quatro sistemas agroindustriais de produção de bioenergia: a indústria de álcool de cana-de-açúcar do Brasil, a indústria de álcool de milho e a indústria de biodiesel dos Estados Unidos, além da indústria de farinha de mandioca da Amazônia. Com base em um importante conjunto de informações empíricas, são feitas avaliações de eficiência energética para diferentes níveis de organização dos sistemas.

Estudo da transição de fase da percolação através da entropia da informação

Various physical systems have dynamics that can be modeled by percolation processes. Percolation is used to study issues ranging from fluid diffusion through disordered media to fragmentation of a computer network caused by hacker attacks. A common feature of all of these systems is the presence of two non-coexistent regimes associated to certain properties of the system. For example: the disordered media can allow or not allow the flow of the fluid depending on its porosity. The change from one regime to another characterizes the percolation phase transition. The standard way of analyzing this transition uses the order parameter, a variable related to some characteristic of the system that exhibits zero value in one of the regimes and a nonzero value in the other. The proposal introduced in this thesis is that this phase transition can be investigated without the explicit use of the order parameter, but rather through the Shannon entropy. This entropy is a measure of the uncertainty degree in the information content of a probability distribution. The proposal is evaluated in the context of cluster formation in random graphs, and we apply the method to both classical percolation (Erd¨os- R´enyi) and explosive percolation. It is based in the computation of the entropy contained in the cluster size probability distribution and the results show that the transition critical point relates to the derivatives of the entropy. Furthermore, the difference between the smooth and abrupt aspects of the classical and explosive percolation transitions, respectively, is reinforced by the observation that the entropy has a maximum value in the classical transition critical point, while that correspondence does not occurs during the explosive percolation.

Estudo da transição de fase da percolação através da entropia da informação

Various physical systems have dynamics that can be modeled by percolation processes. Percolation is used to study issues ranging from fluid diffusion through disordered media to fragmentation of a computer network caused by hacker attacks. A common feature of all of these systems is the presence of two non-coexistent regimes associated to certain properties of the system. For example: the disordered media can allow or not allow the flow of the fluid depending on its porosity. The change from one regime to another characterizes the percolation phase transition. The standard way of analyzing this transition uses the order parameter, a variable related to some characteristic of the system that exhibits zero value in one of the regimes and a nonzero value in the other. The proposal introduced in this thesis is that this phase transition can be investigated without the explicit use of the order parameter, but rather through the Shannon entropy. This entropy is a measure of the uncertainty degree in the information content of a probability distribution. The proposal is evaluated in the context of cluster formation in random graphs, and we apply the method to both classical percolation (Erd¨os- R´enyi) and explosive percolation. It is based in the computation of the entropy contained in the cluster size probability distribution and the results show that the transition critical point relates to the derivatives of the entropy. Furthermore, the difference between the smooth and abrupt aspects of the classical and explosive percolation transitions, respectively, is reinforced by the observation that the entropy has a maximum value in the classical transition critical point, while that correspondence does not occurs during the explosive percolation.

Conexão entre as redes complexas e estatística de Kaniadakis e busca eficiente das propriedades críticas do processo epidêmico difusivo 1D

In this work we study a connection between a non-Gaussian statistics, the Kaniadakis statistics, and Complex Networks. We show that the degree distribution P(k)of a scale free-network, can be calculated using a maximization of information entropy in the context of non-gaussian statistics. As an example, a numerical analysis based on the preferential attachment growth model is discussed, as well as a numerical behavior of the Kaniadakis and Tsallis degree distribution is compared. We also analyze the diffusive epidemic process (DEP) on a regular lattice one-dimensional. The model is composed of A (healthy) and B (sick) species that independently diffusive on lattice with diffusion rates DA and DB for which the probabilistic dynamical rule A + B → 2B and B → A. This model belongs to the category of non-equilibrium systems with an absorbing state and a phase transition between active an inactive states. We investigate the critical behavior of the DEP using an auto-adaptive algorithm to find critical points: the method of automatic searching for critical points (MASCP). We compare our results with the literature and we find that the MASCP successfully finds the critical exponents 1/ѵ and 1/zѵ in all the cases DA =DB, DA DB. The simulations show that the DEP has the same critical exponents as are expected from field-theoretical arguments. Moreover, we find that, contrary to a renormalization group prediction, the system does not show a discontinuous phase transition in the regime o DA >DB.

Ensaios sobre computação e informação quânticas: fundamentação e simulações sobre o efeito da entropia

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Entropia conjunta de espaço e reqüência espacial estimada através da discriminação de estímulos espaciais com luminância e cromaticidade moduladas por funções de Gábor: implicações para o processamento paralelo de informação no sistema visual humano

O objetivo deste estudo foi estimar a entropia conjunta do sistema visual humano no domínio do espaço e no domínio das freqüências espaciais através de funções psicométricas. Estas foram obtidas com testes de discriminação de estímulos com luminância ou cromaticidade moduladas por funções de Gábor. A essência do método consistiu em avaliar a entropia no domínio do espaço, testando-se a capacidade do sujeito em discriminar estímulos que diferiam apenas em extensão espacial, e avaliar a entropia no domínio das freqüências espaciais, testando-se a capacidade do sujeito em discriminar estímulos que diferiam apenas em freqüência espacial. A entropia conjunta foi calculada, então, a partir desses dois valores individuais de entropia. Três condições visuais foram estudadas: acromática, cromática sem correção fina para eqüiluminância e cromática com correção para eqüiluminância através de fotometria com flicker heterocromático. Quatro sujeitos foram testados nas três condições, dois sujeitos adicionais foram testados na condição cromática sem eqüiluminância fina e um sétimo sujeito também fez o teste acromático. Todos os sujeitos foram examinados por oftalmologista e considerados normais do ponto de vista oftálmico, não apresentando relato, sintomas ou sinais de disfunções visuais ou de moléstias potencialmente capazes de afetar o sistema visual. Eles tinham acuidade visual normal ou corrigida de no mínimo 20/30. O trabalho foi aprovado pela Comissão de Ética em Pesquisa do Núcleo de Medicina Tropical da UFPA e obedeceu às recomendações da Declaração de Helsinki. As funções de Gábor usadas para modulação de luminância ou cromaticidade compreenderam redes senoidais unidimensionais horizontais, moduladas na direção vertical, dentro de envelopes gaussianos bidimensionais cuja extensão espacial era medida pelo desvio padrão da gaussiana. Os estímulos foram gerados usando-se uma rotina escrita em Pascal num ambiente Delphi 7 Enterprise. Foi utilizado um microcomputador Dell Precision 390 Workstation e um gerador de estímulos CRS VSG ViSaGe para exibir os estímulos num CRT de 20”, 800 x 600 pixels, 120 Hz, padrão RGB, Mitsubishi Diamond Pro 2070SB. Nos experimentos acromáticos, os estímulos foram gerados pela modulação de luminância de uma cor branca correspondente à cromaticidade CIE1931 (x = 0,270; y = 0,280) ou CIE1976 (u’ = 0,186; v’= 0,433) e tinha luminância média de 44,5 cd/m2. Nos experimentos cromáticos, a luminância média foi mantida em 15 cd/m2 e foram usadas duas series de estímulos verde-vermelhos. Os estímulos de uma série foram formados por duas cromaticidades definidas no eixo M-L do Espaço de Cores DKL (CIE1976: verde, u’=0,131, v’=0,380; vermelho, u’=0,216, v’=0,371). Os estímulos da outra série foram formados por duas cromaticidades definidas ao longo de um eixo horizontal verde-vermelho definido no Espaço de Cores CIE1976 (verde, u’=0,150, v’=0,480; vermelho, u’=0,255, v’=0,480). Os estímulos de referência eram compostos por redes de três freqüências espaciais diferentes (0,4, 2 e 10 ciclos por grau) e envelope gaussiano com desvio padrão de 1 grau. Os estímulos de testes eram compostos por uma entre 19 freqüências espaciais diferentes em torno da freqüência espacial de referência e um entre 21 envelopes gaussianos diferentes com desvio padrão em torno de 1 grau. Na condição acromática, foram estudados quatro níveis de contraste de Michelson: 2%, 5%, 10% e 100%. Nas duas condições cromáticas foi usado o nível mais alto de contraste agregado de cones permitidos pelo gamut do monitor, 17%. O experimento consistiu numa escolha forçada de dois intervalos, cujo procedimento de testagem compreendeu a seguinte seqüência: i) apresentação de um estímulo de referência por 1 s; ii) substituição do estímulo de referência por um fundo eqüiluminante de mesma cromaticidade por 1 s; iii) apresentação do estímulo de teste também por 1 s, diferindo em relação ao estímulo de referência seja em freqüência espacial, seja em extensão espacial, com um estímulo sonoro sinalizando ao sujeito que era necessário responder se o estímulo de teste era igual ou diferente do estímulo de referência; iv) substituição do estímulo de teste pelo fundo. A extensão espacial ou a freqüência espacial do estímulo de teste foi mudada aleatoriamente de tentativa para tentativa usando o método dos estímulos constantes. Numa série de 300 tentativas, a freqüencia espacial foi variada, noutra série também de 300 tentativas, a extensão espacial foi variada, sendo que cada estímulo de teste em cada série foi apresentado pelo menos 10 vezes. A resposta do indivíduo em cada tentativa era guardada como correta ou errada para posterior construção das curvas psicométricas. Os pontos experimentais das funções psicométricas para espaço e freqüência espacial em cada nível de contraste, correspondentes aos percentuais de acertos, foram ajustados com funções gaussianas usando-se o método dos mínimos quadrados. Para cada nível de contraste, as entropias para espaço e freqüência espacial foram estimadas pelos desvios padrões dessas funções gaussianas e a entropia conjunta foi obtida multiplicando-se a raiz quadrada da entropia para espaço pela entropia para freqüência espacial. Os valores de entropia conjunta foram comparados com o mínimo teórico para sistemas lineares, 1/4π ou 0,0796. Para freqüências espaciais baixas e intermediárias, a entropia conjunta atingiu níveis abaixo do mínimo teórico em contrastes altos, sugerindo interações não lineares entre dois ou mais mecanismos visuais. Este fenômeno occorreu em todas as condições (acromática, cromática e cromática eqüiluminante) e foi mais acentuado para a frequência espacial de 0,4 ciclos / grau. Uma possível explicação para este fenômeno é a interação não linear entre as vias visuais retino-genículo-estriadas, tais como as vias K, M e P, na área visual primária ou em níveis mais altos de processamento neural.

Ecomosaico florestal: composição, índices de informação e abdução

Neste trabalho, apresenta-se um conjunto de índices de informação sobre a composição do mosaico de paisagem, que se estende ao conceito de ecomosaico. Esses índices são generalizações sucessivas da função de Shannon, utilizada para medir a diversidade da paisagem e também interpretada como entropia estatística, ou valor médio de informação de um sistema canônico, um parâmetro macroscópico de um sistema estocástico; ainda podem ser considerados valores médios, ou esperados, de preferências, aparentadas com funções de utilidade usadas num sentido amplo do conceito. Os índices de informação discutidos são exemplificados através de um cenário hipotético de planejamento na região de Nisa, em Portugal, caracterizado por indicadores econômicos do valor de habitats florestais característicos da região. Os índices são também utilizados para referenciar uma reflexão que se processa à volta de três balizas respeitantes ao conceito de informação: as teorias da situação, da relevância e da decisão. No seu âmbito mais lato, trata-se de um exercício de abdução, operacionalizando uma estratégia racional que pode servir de base à tomada de decisões sobre o planejamento do território ou, ainda, para investigar a dinâmica de alterações na composição da paisagem. No caso exemplificado, os índices apontaram que o montado de sobro e o pinhal manso são de longe os habitats florestais mais promissores na região, num cenário sem restrições biofísicas.

Análise de Agrupamentos Com Base na Teoria da Informação: Uma Abordagem Representativa

Currently, one of the biggest challenges for the field of data mining is to perform cluster analysis on complex data. Several techniques have been proposed but, in general, they can only achieve good results within specific areas providing no consensus of what would be the best way to group this kind of data. In general, these techniques fail due to non-realistic assumptions about the true probability distribution of the data. Based on this, this thesis proposes a new measure based on Cross Information Potential that uses representative points of the dataset and statistics extracted directly from data to measure the interaction between groups. The proposed approach allows us to use all advantages of this information-theoretic descriptor and solves the limitations imposed on it by its own nature. From this, two cost functions and three algorithms have been proposed to perform cluster analysis. As the use of Information Theory captures the relationship between different patterns, regardless of assumptions about the nature of this relationship, the proposed approach was able to achieve a better performance than the main algorithms in literature. These results apply to the context of synthetic data designed to test the algorithms in specific situations and to real data extracted from problems of different fields

Entropia de bloco no formalismo estatístico generalizado de Kaniadakis

A posição que a renomada estatí stica de Boltzmann-Gibbs (BG) ocupa no cenário cientifíco e incontestável, tendo um âmbito de aplicabilidade muito abrangente. Por em, muitos fenômenos físicos não podem ser descritos por esse formalismo. Isso se deve, em parte, ao fato de que a estatística de BG trata de fenômenos que se encontram no equilíbrio termodinâmico. Em regiões onde o equilíbrio térmico não prevalece, outros formalismos estatísticos devem ser utilizados. Dois desses formalismos emergiram nas duas ultimas décadas e são comumente denominados de q-estatística e k-estatística; o primeiro deles foi concebido por Constantino Tsallis no final da década de 80 e o ultimo por Giorgio Kaniadakis em 2001. Esses formalismos possuem caráter generalizador e, por isso, contem a estatística de BG como caso particular para uma escolha adequada de certos parâmetros. Esses dois formalismos, em particular o de Tsallis, nos conduzem também a refletir criticamente sobre conceitos tão fortemente enraizados na estat ística de BG como a aditividade e a extensividade de certas grandezas físicas. O escopo deste trabalho esta centrado no segundo desses formalismos. A k -estatstica constitui não só uma generalização da estatística de BG, mas, atraves da fundamentação do Princípio de Interação Cinético (KIP), engloba em seu âmago as celebradas estatísticas quânticas de Fermi- Dirac e Bose-Einstein; além da própria q-estatística. Neste trabalho, apresentamos alguns aspectos conceituais da q-estatística e, principalmente, da k-estatística. Utilizaremos esses conceitos junto com o conceito de informação de bloco para apresentar um funcional entrópico espelhado no formalismo de Kaniadakis que será utilizado posteriormente para descrever aspectos informacionais contidos em fractais tipo Cantor. Em particular, estamos interessados em conhecer as relações entre parâmetros fractais, como a dimensão fractal, e o parâmetro deformador. Apesar da simplicidade, isso nos proporcionará, em trabalho futuros, descrever estatisticamente estruturas mais complexas como o DNA, super-redes e sistema complexos

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

Análise do efeito de entropia em computação quântica: simulações em ambiente paralelo

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Homo-motor, ciborgues e... aha! pessoas : da revolução industrial a revolução da informação

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Centro esportivo virtual : um recurso de informação em educação fisica e esportes na internet

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Entropia, reversibilidade, irreversibilidade, equação de transporte e teorema H de Boltzmann e o teorema do retorno de Poincaré

Neste trabalho analisamos as conexões entre entropia, reversibilidade, irreversibilidade, teorema H e equação de transporte de Boltzmann e o teorema de retorno de Poincaré. Estes tópicos são estudados separadamente em muitos artigos e livros, mas não são em geral analisados em conjunto mostrando as relações entre eles como fizemos aqui. Procuramos redigir o artigo didaticamente seguindo um caminho que achamos ser o mais simples possível a fim de tornar o conteúdo acessível aos alunos de graduação de física.

Avaliação das declarações de nascido vivo como fonte de informação sobre defeitos congênitos

OBJETIVO: Estimar a prevalência de defeitos congênitos (DC) em uma coorte de nascidos vivos (NV) vinculando-se os bancos de dados do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) e do Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC). MÉTODOS: Estudo descritivo para avaliar as declarações de nascido vivo como fonte de informação sobre DC. A população de estudo é uma coorte de NV hospitalares do 1º semestre de 2006 de mães residentes e ocorridos no Município de São Paulo no período de 01/01/2006 a 30/06/2006, obtida por meio da vinculação dos bancos de dados das declarações de nascido vivo e óbitos neonatais provenientes da coorte. RESULTADOS: Os DC mais prevalentes segundo o SINASC foram: malformações congênitas (MC) e deformidades do aparelho osteomuscular (44,7%), MC do sistema nervoso (10,0%) e anomalias cromossômicas (8,6%). Após a vinculação, houve uma recuperação de 80,0% de indivíduos portadores de DC do aparelho circulatório, 73,3% de DC do aparelho respiratório e 62,5% de DC do aparelho digestivo. O SINASC fez 55,2% das notificações de DC e o SIM notificou 44,8%, mostrando-se importante para a recuperação de informações de DC. Segundo o SINASC, a taxa de prevalência de DC na coorte foi de 75,4%00 NV; com os dados vinculados com o SIM, essa taxa passou para 86,2%00 NV. CONCLUSÕES: A complementação de dados obtida pela vinculação SIM/SINASC fornece um perfil mais real da prevalência de DC do que aquele registrado pelo SINASC, que identifica os DC mais visíveis, enquanto o SIM identifica os mais letais, mostrando a importância do uso conjunto das duas fontes de dados.