989 resultados para Markov, Campos aleatórios de


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Ising and m-vector spin-glass models are studied, in the limit of infinite-range in-teractions, through the replica method. First, the m-vector spin glass, in the presence of an external uniform magnetic field, as well as of uniaxial anisotropy fields, is consi-dered. The effects of the anisotropics on the phase diagrams, and in particular, on the Gabay-Toulouse line, which signals the transverse spin-glass ordering, are investigated. The changes in the Gabay-Toulouse line, due to the presence of anisotropy fields which favor spin orientations along the Cartesian axes (m = 2: planar anisotropy; m = 3: cubic anisotropy), are also studied. The antiferromagnetic Ising spin glass, in the presence of uniform and Gaussian random magnetic fields, is investigated through a two-sublattice generalization of the Sherrington-Kirpaktrick model. The effects of the magnetic-field randomness on the phase diagrams of the model are analysed. Some confrontations of the present results with experimental observations available in the literature are discussed

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In this work we have studied the effects of random biquadratic and random fields in spin-glass models using the replica method. The effect of a random biquadratic coupling was studied in two spin-1 spin-glass models: in one case the interactions occur between pairs of spins, whereas in the second one the interactions occur between p spins and the limit p > oo is considered. Both couplings (spin glass and biquadratic) have zero-mean Gaussian probability distributions. In the first model, the replica-symmetric assumption reveals that the system presents two pha¬ses, namely, paramagnetic and spin-glass, separated by a continuous transition line. The stability analysis of the replica-symmetric solution yields, besides the usual instability associated with the spin-glass ordering, a new phase due to the random biquadratic cou¬plings between the spins. For the case p oo, the replica-symmetric assumption yields again only two phases, namely, paramagnetic and quadrupolar. In both these phases the spin-glass parameter is zero. Besides, it is shown that they are stable under the Almeida-Thouless stability analysis. One of them presents negative entropy at low temperatures. We developed one step of replica simmetry breaking and noticed that a new phase, the biquadratic glass phase, emerge. In this way we have obtained the correct phase diagram, with.three first-order transition lines. These lines merges in a common triple point. The effects of random fields were studied in the Sherrington-Kirkpatrick model consi¬dered in the presence of an external random magnetic field following a trimodal distribu¬tion {P{hi) = p+S(hi - h0) +Po${hi) +pS(hi + h0))- It is shown that the border of the ferromagnetic phase may present, for conveniently chosen values of p0 and hQ, first-order phase transitions, as well as tricritical points at finite temperatures. It is verified that the first-order phase transitions are directly related to the dilution in the fields: the extensions of these transitions are reduced for increasing values of po- In fact, the threshold value pg, above which all phase transitions are continuous, is calculated analytically. The stability analysis of the replica-symmetric solution is performed and the regions of validity of such a solution are identified

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Neste trabalho é estudado o modelo de Kuramoto num grafo completo, em redes scale-free com uma distribuição de ligações P(q) ~ q-Y e na presença de campos aleatórios com magnitude constante e gaussiana. Para tal, foi considerado o método Ott-Antonsen e uma aproximação "annealed network". Num grafo completo, na presença de campos aleatórios gaussianos, e em redes scale-free com 2 < y < 5 na presença de ambos os campos aleatórios referidos, foram encontradas transições de fase contínuas. Considerando a presença de campos aleatórios com magnitude constante num grafo completo e em redes scale-free com y > 5, encontraram-se transições de fase contínua (h < √2) e descontínua (h > √2). Para uma rede SF com y = 3, foi observada uma transição de fase de ordem infinita. Os resultados do modelo de Kuramoto num grafo completo e na presença de campos aleatórios com magnitude constante foram comparados aos de simulações, tendo-se verificado uma boa concordância. Verifica-se que, independentemente da topologia de rede, a constante de acoplamento crítico aumenta com a magnitude do campo considerado. Na topologia de rede scale-free, concluiu-se que o valor do acoplamento crítico diminui à medida que valor de y diminui e que o grau de sincronização aumenta com o aumento do número médio das ligações na rede. A presença de campos aleatórios com magnitude gaussiana num grafo completo e numa rede scale-free com y > 2 não destrói a transição de fase contínua e não altera o comportamento crítico do modelo de Kuramoto.

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Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

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

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As técnicas de injeção de traçadores têm sido amplamente utilizadas na investigação de escoamentos em meios porosos, principalmente em problemas envolvendo a simulação numérica de escoamentos miscíveis em reservatórios de petróleo e o transporte de contaminantes em aquíferos. Reservatórios subterrâneos são em geral heterogêneos e podem apresentar variações significativas das suas propriedades em várias escalas de comprimento. Estas variações espaciais são incorporadas às equações que governam o escoamento no interior do meio poroso por meio de campos aleatórios. Estes campos podem prover uma descrição das heterogeneidades da formação subterrânea nos casos onde o conhecimento geológico não fornece o detalhamento necessário para a predição determinística do escoamento através do meio poroso. Nesta tese é empregado um modelo lognormal para o campo de permeabilidades a fim de reproduzir-se a distribuição de permeabilidades do meio real, e a geração numérica destes campos aleatórios é feita pelo método da Soma Sucessiva de Campos Gaussianos Independentes (SSCGI). O objetivo principal deste trabalho é o estudo da quantificação de incertezas para o problema inverso do transporte de um traçador em um meio poroso heterogêneo empregando uma abordagem Bayesiana para a atualização dos campos de permeabilidades, baseada na medição dos valores da concentração espacial do traçador em tempos específicos. Um método do tipo Markov Chain Monte Carlo a dois estágios é utilizado na amostragem da distribuição de probabilidade a posteriori e a cadeia de Markov é construída a partir da reconstrução aleatória dos campos de permeabilidades. Na resolução do problema de pressão-velocidade que governa o escoamento empregase um método do tipo Elementos Finitos Mistos adequado para o cálculo acurado dos fluxos em campos de permeabilidades heterogêneos e uma abordagem Lagrangiana, o método Forward Integral Tracking (FIT), é utilizada na simulação numérica do problema do transporte do traçador. Resultados numéricos são obtidos e apresentados para um conjunto de realizações amostrais dos campos de permeabilidades.

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A dinâmica de propagação da ruptura durante terremotos é um dos assuntos mais relevantes e complexos em Sismologia. Um critério constitutivo para a falha que descreva corretamente a relação das variáveis estáticas (tensões normais e tangenciais) com as variáveis cinéticas (deslocamentos e velocidades) na interface é necessário para efetuar uma análise dinâmica confiável. A fim de determinar um critério constitutivo para o deslizamento com atrito ao longo da falha sísmica, primeiramente apresentam-se métodos para caracterizar as superfícies deslizantes e discutem-se os principais critérios constitutivos que têm sido usados. Também são apresentados os resultados de um estudo experimental realizado, evidenciando, para sólidos metálicos em contato, uma lei constitutiva de variação do atrito com a velocidade. Um modelo numérico tridimensional baseado no Método dos Elementos Discretos (DEM) é usado para representar a região de rocha adjacente à falha. O modelo consiste de uma estrutura tridimensional periódica com massas concentradas nos nós, interconectadas por elementos visco-elásticos unidimensionais. Inicialmente, de acordo com modelos usuais em Sismologia, admite-se que o material é elástico, linear e homogêneo. Em uma segunda análise, a influência da não-homogeneidade do material é avaliada considerando que a massa específica, o módulo de Young e o coeficiente de atrito são campos aleatórios Gaussianos correlacionados. Na análise seguinte, o efeito da fratura na região de rocha adjacente à falha é também numericamente avaliado. Por fim, a influência de ruptura de micro-asperezas nas superfícies deslizantes é analisada. Através de simulação de Monte Carlo, as relações constitutivas macro (ou globais) para a falha são obtidas, admitindo como leis constitutivas micro (ou locais) os dois critérios mais usados em Sismologia: a lei de variação do atrito com a velocidade e a lei de variação do atrito com o deslizamento. Quando os blocos de rocha são admitidos serem elásticos e homogêneos não há um efeito de escala. Novamente, quando a rocha é considerada não-homogênea não há um efeito de escala significativo, apenas pequenas variações nos parâmetros das leis constitutivas macro em relação às leis micro são percebidas, exceto pela influência do campo aleatório do coeficiente de atrito, o qual apresenta um efeito de escala perceptível. A ocorrência de fratura nas proximidades da falha não causa modificações significativas nas leis constitutivas macro, apenas causa algumas oscilações em torno da lei sem fratura. Finalmente, obtém-se um critério constitutivo macro que leva em consideração a ruptura por cisalhamento das micro-asperezas nas superfícies deslizantes. O modelo é chamado lei modificada de variação do atrito com a velocidade e é considerado um critério constitutivo mais geral.

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Th17 cells have been strongly associated to the pathogenesis of inflammatory and autoimmune diseases, although their influence on the carcinogenesis is still little known, there are reports of anti-tumor and protumoral actions. The objective of this study is to research the presence of Th17 lineage in lip and tongue SCC, using the analysis of the immunoexpression of IL-17 and RORγt, relating this immunoexpression with clinical and morphological findings in the attempt to better comprehend the role of these cells on the tumoral immunity of OSCCs. The results were submitted to non-parametric statistical tests with significance level of 5%. On the histomorphological analysis, it was observed the predominance of low level lesions on lip and high level lesions on tongue (p=0,024). It was not observed statistical significance between clinical stage and histological gradation of malignancy (p=0,644). For the immunohistochemical study, 5 random fields with greater immunoreactivity of the peritumoral inflammatory infiltrate were photomicrographed on the 400x magnification. It was done the count of lymphocytes which showed cytoplasmic and pericytoplasmic staining for the IL-17 cytokine as well as nuclear and cytoplasmic staining for RORγt. It was observed statistical significance difference on the quantity of immunopositive lymphocytes to IL-17 between the groups of SCC of lip and tongue (p=0,028). For the RORγt it was not observed statistical significance difference between the groups of SCC of lip and tongue (p=0,915). It was not observed statistical difference between the immunostaining of IL-17 and RORγt with histological gradation of malignancy and clinical staging. The findings of this research suggest a possible anti-tumor role of IL-17 for cases of lip. The results of the analysis of the RORγt are possibly due to the wide duality of the anti-tumor and protumoral role of the Th17 cells and their plasticity which, in the presence of different cytokines expressed on the tumor microenvironment, can alter its phenotype.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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This paper proposes a methodology for automatic extraction of building roof contours from a Digital Elevation Model (DEM), which is generated through the regularization of an available laser point cloud. The methodology is based on two steps. First, in order to detect high objects (buildings, trees etc.), the DEM is segmented through a recursive splitting technique and a Bayesian merging technique. The recursive splitting technique uses the quadtree structure for subdividing the DEM into homogeneous regions. In order to minimize the fragmentation, which is commonly observed in the results of the recursive splitting segmentation, a region merging technique based on the Bayesian framework is applied to the previously segmented data. The high object polygons are extracted by using vectorization and polygonization techniques. Second, the building roof contours are identified among all high objects extracted previously. Taking into account some roof properties and some feature measurements (e. g., area, rectangularity, and angles between principal axes of the roofs), an energy function was developed based on the Markov Random Field (MRF) model. The solution of this function is a polygon set corresponding to building roof contours and is found by using a minimization technique, like the Simulated Annealing (SA) algorithm. Experiments carried out with laser scanning DEM's showed that the methodology works properly, as it delivered roof contours with approximately 90% shape accuracy and no false positive was verified.

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O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana como técnica de solução do problema inverso de identificação de danos estruturais, onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro estrutural denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é uma distribuição de probabilidade a posteriori para cada parâmetro de coesão da estrutura, obtida utilizando-se a metodologia de amostragem de Monte Carlo com Cadeia de Markov. As incertezas inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. Três estratégias de solução são apresentadas. Na Estratégia 1, os parâmetros de coesão da estrutura são amostrados de funções densidade de probabilidade a posteriori que possuem o mesmo desvio padrão. Na Estratégia 2, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, determina-se regiões da viga potencialmente danificadas e os parâmetros de coesão associados à essas regiões são amostrados a partir de funções de densidade de probabilidade a posteriori que possuem desvios diferenciados. Na Estratégia 3, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, apenas os parâmetros associados às regiões identificadas como potencialmente danificadas são atualizados. Um conjunto de resultados numéricos é apresentado levando-se em consideração diferentes níveis de ruído para as três estratégias de solução apresentadas.

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Hidden Markov models (HMMs) are widely used models for sequential data. As with other probabilistic graphical models, they require the specification of precise probability values, which can be too restrictive for some domains, especially when data are scarce or costly to acquire. We present a generalized version of HMMs, whose quantification can be done by sets of, instead of single, probability distributions. Our models have the ability to suspend judgment when there is not enough statistical evidence, and can serve as a sensitivity analysis tool for standard non-stationary HMMs. Efficient inference algorithms are developed to address standard HMM usage such as the computation of likelihoods and most probable explanations. Experiments with real data show that the use of imprecise probabilities leads to more reliable inferences without compromising efficiency.

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Hidden Markov models (HMMs) are widely used probabilistic models of sequential data. As with other probabilistic models, they require the specification of local conditional probability distributions, whose assessment can be too difficult and error-prone, especially when data are scarce or costly to acquire. The imprecise HMM (iHMM) generalizes HMMs by allowing the quantification to be done by sets of, instead of single, probability distributions. iHMMs have the ability to suspend judgment when there is not enough statistical evidence, and can serve as a sensitivity analysis tool for standard non-stationary HMMs. In this paper, we consider iHMMs under the strong independence interpretation, for which we develop efficient inference algorithms to address standard HMM usage such as the computation of likelihoods and most probable explanations, as well as performing filtering and predictive inference. Experiments with real data show that iHMMs produce more reliable inferences without compromising the computational efficiency.