979 resultados para Mathematical chance method


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Para o arroz irrigado, poucos trabalhos utilizam métodos de diagnose foliar desenvolvidos para as condições locais de clima, solo ou cultivares. O objetivo deste trabalho foi avaliar os métodos da Diagnose da Composição Nutricional e da Chance Matemática na definição dos padrões nutricionais de lavouras arrozeiras do Estado do Rio Grande do Sul. Resultados de produtividade de grãos e teores foliares de N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn, Zn e Mo de 356 lavouras arrozeiras cultivadas sob sistema de irrigação por inundação foram utilizados para a determinação das faixas de suficiência calculadas pelo método da Chance Matemática. As faixas de suficiência foram comparadas com valores críticos propostos pela literatura e com o intervalo de confiança do teor médio dos nutrientes em lavouras consideradas nutricionalmente equilibradas, identificadas pelo método Diagnose da Composição Nutricional. Observou-se pouca concordância entre os valores das faixas de suficiência indicados pelos métodos da Chance Matemática e da Diagnose da Composição Nutricional e os respectivos valores indicados na literatura. A faixa de teores foliares adequados, consistentes com maior produtividade média das lavouras arrozeiras, foi indicada ser de 23 a 28 g kg-1 para N; 11 a 14 g kg-1 para K; 1,4 a 2,0 g kg-1 para S; 6 a 12 mg kg-1 para B; e 70 a 200 mg kg-1 para Fe. Para os teores foliares de P, Ca, Mg, B, Cu, Mn e Zn e Mo nenhuma das faixas adequadas testadas indicou capacidade para distinguir as lavouras arrozeiras quanto à produtividade média.

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This paper presents the main achievements of the author’s PhD dissertation. The work is dedicated to mathematical and semi-empirical approaches applied to the case of Bulgarian wildland fires. After the introductory explanations, short information from every chapter is extracted to cover the main parts of the obtained results. The methods used are described in brief and main outcomes are listed. ACM Computing Classification System (1998): D.1.3, D.2.0, K.5.1.

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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

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Thermal and air conditions inside animal facilities change during the day due to the influence of the external environment. For statistical and geostatistical analyses to be representative, a large number of points spatially distributed in the facility area must be monitored. This work suggests that the time variation of environmental variables of interest for animal production, monitored within animal facility, can be modeled accurately from discrete-time records. The aim of this study was to develop a numerical method to correct the temporal variations of these environmental variables, transforming the data so that such observations are independent of the time spent during the measurement. The proposed method approached values recorded with time delays to those expected at the exact moment of interest, if the data were measured simultaneously at the moment at all points distributed spatially. The correction model for numerical environmental variables was validated for environmental air temperature parameter, and the values corrected by the method did not differ by Tukey's test at 5% significance of real values recorded by data loggers.

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In this study is presented an economic optimization method to design telescope irrigation laterals (multidiameter) with regular spaced outlets. The proposed analytical hydraulic solution was validated by means of a pipeline composed of three different diameters. The minimum acquisition cost of the telescope pipeline was determined by an ideal arrangement of lengths and respective diameters for each one of the three segments. The mathematical optimization method based on the Lagrange multipliers provides a strategy for finding the maximum or minimum of a function subject to certain constraints. In this case, the objective function describes the acquisition cost of pipes, and the constraints are determined from hydraulic parameters as length of irrigation laterals and total head loss permitted. The developed analytical solution provides the ideal combination of each pipe segment length and respective diameter, resulting in a decreased of the acquisition cost.

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The work reported in this paper is motivated towards the development of a mathematical model for swarm systems based on macroscopic primitives. A pattern formation and transformation model is proposed. The pattern transformation model comprises two general methods for pattern transformation, namely a macroscopic transformation method and a mathematical transformation method. The problem of transformation is formally expressed and four special cases of transformation are considered. Simulations to confirm the feasibility of the proposed models and transformation methods are presented. Comparison between the two transformation methods is also reported.

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As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.

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For to establish the micronutrients sufficiency range for the cotton, was used the method of mathematical chance for nutritional monitory data of three cotton growth locations in the Midwest of the Brazil, evaluating 152 areas. The method of mathematical chance was adequate for to establish cotton micronutrients references values, can be to help parameters were the conventional research cannot to prove in the short time. The micronutrients sufficiency range for productivity of 4000kg ha(-1) were, in the mg kg(-1), 41-89; 4-14; 90-230; 23-100; 25-50, and for 4500kg ha(-1) was 53-83; 4-12; 110-440; 40-60 e 25-50 for B, Cu, Fe, Mn and Zn, respectively. The sufficiency ranges indicated was similar to the existing official recommendations, however, is indicated the approach for to supply the specifics of the systems. The limitations of the method can be minimized with the expansion of the nutritional monitoring system in the cotton crops.

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The cotton growth occupies about 1.1 million hectares in Brazil and the midwest, especially the state of Mato Grosso, is the largest producer in the country. This work aimed to establish the sufficiency ranges for macronutrients in cotton crops by the method of mathematical chance. The work was carried out from 2000 to 2003 in the cities of Costa Rica (MS), Diamantino and Sapezal (MT), totaling 152 samples of plant tissue and yield. The chance mathematics method was adequate for to establish cotton macronutrients references values, can be to help parameters were the conventional research cannot to prove in the small time space. The use of different yields for the calculation of mathematical chance (4,000 and 4,500kg ha(-1)) in the population studied, no difference between the sufficiency ranges for macronutrients. The macronutrients sufficiency range was, in the mg kg(-1), 33-45; 3.8-5.3; 15-21; 20-36; 4.0-7.2 e 2.8-8.6 for N, P, K, Ca, Mg e S, respectly. The indicated range, however to similar with the recommendations published, they demonstrate improvement about to obtainment of increases productivities.

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A utilização de métodos de diagnose nutricional para definição de teores ótimos e níveis críticos de nutrientes em tecidos vegetais tem se demonstrado promissora, desde que se conheçam suas limitações. Este trabalho teve como objetivo determinar as faixas normais de nutrientes para a cultura da laranjeira-pera em uma população, utilizando os métodos Chance Matemática (ChM), Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e Diagnose da Composição Nutricional (CND), além do Nível Crítico, pelo método de distribuição normal reduzida. O trabalho foi realizado no município de Bebedouro-SP, na Estação Experimental de Citricultura de Bebedouro. Utilizaram-se como base de dados teores totais de nutrientes de 50 amostras foliares e a produtividade da laranjeira-pera, oriundas de um experimento cujo fator de avaliação foram doses de calcário aplicadas superficialmente. Para o N, maior valor de ChM foi obtido pela classe 2 (23,6 a 24,7 g kg-1), com valores semelhantes aos obtidos pelo DRIS (22,1 a 24,0 g kg-1) e CND (22,1 a 23,9 g kg-1). Os valores inferiores dessas faixas normais concordam com o do nível crítico alcançado (22,7 g kg-1), sendo este muito próximo do proposto pela literatura. Para os nutrientes P, K, Mg, Zn e B, as faixas normais e os níveis críticos não se assemelharam aos descritos na literatura. em relação aos nutrientes Ca, Fe, Mn e Cu, seus valores de faixa normal e nível crítico aproximaram-se dos recomendados, possivelmente devido à maior variação em seus teores. A utilização dos métodos propostos, em uma população, foi mais adequada quando houve maior variação nos teores dos nutrientes, além de possibilitar menor amplitude aos valores de faixas normais, quando comparados aos da faixa de terras suficientes encontrados na literatura.

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In this study is presented an economic optimization method to design telescope irrigation laterals (multidiameter) with regular spaced outlets. The proposed analytical hydraulic solution was validated by means of a pipeline composed of three different diameters. The minimum acquisition cost of the telescope pipeline was determined by an ideal arrangement of lengths and respective diameters for each one of the three segments. The mathematical optimization method based on the Lagrange multipliers provides a strategy for finding the maximum or minimum of a function subject to certain constraints. In this case, the objective function describes the acquisition cost of pipes, and the constraints are determined from hydraulic parameters as length of irrigation laterals and total head loss permitted. The developed analytical solution provides the ideal combination of each pipe segment length and respective diameter, resulting in a decreased of the acquisition cost.

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In perifusion cell cultures, the culture medium flows continuously through a chamber containing immobilized cells and the effluent is collected at the end. In our main applications, gonadotropin releasing hormone (GnRH) or oxytocin is introduced into the chamber as the input. They stimulate the cells to secrete luteinizing hormone (LH), which is collected in the effluent. To relate the effluent LH concentration to the cellular processes producing it, we develop and analyze a mathematical model consisting of coupled partial differential equations describing the intracellular signaling and the movement of substances in the cell chamber. We analyze three different data sets and give cellular mechanisms that explain the data. Our model indicates that two negative feedback loops, one fast and one slow, are needed to explain the data and we give their biological bases. We demonstrate that different LH outcomes in oxytocin and GnRH stimulations might originate from different receptor dynamics. We analyze the model to understand the influence of parameters, like the rate of the medium flow or the fraction collection time, on the experimental outcomes. We investigate how the rate of binding and dissociation of the input hormone to and from its receptor influence its movement down the chamber. Finally, we formulate and analyze simpler models that allow us to predict the distortion of a square pulse due to hormone-receptor interactions and to estimate parameters using perifusion data. We show that in the limit of high binding and dissociation the square pulse moves as a diffusing Gaussian and in this limit the biological parameters can be estimated.

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As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.

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The Artificial Neural Networks (ANNs) are mathematical models method capable of estimating non-linear response plans. The advantage of these models is to present different responses of the statistical models. Thus, the objective of this study was to develop and to test ANNs for estimating rainfall erosivity index (EI30) as a function of the geographical location for the state of Rio de Janeiro, Brazil and generating a thematic visualization map. The characteristics of latitude, longitude e altitude using ANNs were acceptable to estimating EI30 and allowing visualization of the space variability of EI30. Thus, ANN is a potential option for the estimate of climatic variables in substitution to the traditional methods of interpolation.

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This article evaluates the efficiency of Brazil's industrial sectors from 1996 to 2009, taking into account energy consumption and respective contributions to the country's economic and social aspects. This analysis used a mathematical programming method called Data Envelopment Analysis (DEA), which enabled, from the SBM model and the window analysis, to evaluate the ability of industries to reduce energy consumption and fossil-fuel CO2 emissions (inputs), as well as to increase the Gross Domestic Product (GDP) by sectors, the persons employed and personnel expenses (outputs). The results of this study indicated that the Textile sector is the most efficient industrial sector in Brazil, according to the variables used, followed by these sectors: Foods and Beverages, Chemical, Mining, Paper and Pulp, Nonmetallic and Metallurgical.