957 resultados para Termodinamica estatística


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Métodos de otimização que utilizam condições de otimalidade de primeira e/ou segunda ordem são conhecidos por serem eficientes. Comumente, esses métodos iterativos são desenvolvidos e analisados à luz da análise matemática do espaço euclidiano n-dimensional, cuja natureza é de caráter local. Consequentemente, esses métodos levam a algoritmos iterativos que executam apenas as buscas locais. Assim, a aplicação de tais algoritmos para o cálculo de minimizadores globais de uma função não linear,especialmente não-convexas e multimodais, depende fortemente da localização dos pontos de partida. O método de Otimização Global Topográfico é um algoritmo de agrupamento, que utiliza uma abordagem baseada em conceitos elementares da teoria dos grafos, a fim de gerar bons pontos de partida para os métodos de busca local, a partir de pontos distribuídos de modo uniforme no interior da região viável. Este trabalho tem dois objetivos. O primeiro é realizar uma nova abordagem sobre método de Otimização Global Topográfica, onde, pela primeira vez, seus fundamentos são formalmente descritos e suas propriedades básicas são matematicamente comprovadas. Neste contexto, propõe-se uma fórmula semi-empírica para calcular o parâmetro chave deste algoritmo de agrupamento, e, usando um método robusto e eficiente de direções viáveis por pontos-interiores, estendemos o uso do método de Otimização Global Topográfica a problemas com restrições de desigualdade. O segundo objetivo é a aplicação deste método para a análise de estabilidade de fase em misturas termodinâmicas,o qual consiste em determinar se uma dada mistura se apresenta em uma ou mais fases. A solução deste problema de otimização global é necessária para o cálculo do equilíbrio de fases, que é um problema de grande importância em processos da engenharia, como, por exemplo, na separação por destilação, em processos de extração e simulação da recuperação terciária de petróleo, entre outros. Além disso, afim de ter uma avaliação inicial do potencial dessa técnica, primeiro vamos resolver 70 problemas testes, e então comparar o desempenho do método proposto aqui com o solver MIDACO, um poderoso software recentemente introduzido no campo da otimização global.

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Consultoria Legislativa - Área XI - Meio Ambiente e Direito Ambiental, Organização Territorial e Desenvolvimento Urbano e Regional.

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A partir dos avanços obtidos pela industria farmacêutica surgiram diversos medicamentos para o combate de enfermidades. Esses medicamentos possuem efeito tópico similar porém com suaves modificações em sua estrutura bioquímica, com isso a concorrência entre as industrias farmacêuticas se torna cada vez mais acirrada. Como forma de comparar a efetividade desses medicamentos, surgem diversas metodologias, com o objetivo de encontrar qual seria o melhor medicamento para uma dada situação. Uma das metodologias estudadas é a comparação mista de tratamentos, cujo objetivo é encontrar a efetividade de determinadas drogas em estudos e/ou ensaios clínicos que abordem, mesmo que de maneira indireta, os medicamentos estudados. A utilização dessa metodologia é demasiadamente complexa pois requer conhecimento de linguagens de programação em ambientes estatísticos além do domínio sobre as metodologias aplicadas a essa técnica. O objetivo principal desse estudo é a criação de uma interface gráfica que facilite a utilização do MTC para usuários que não possuam conhecimento em linguagens de programação, que seja de código aberto e multiplataforma. A expectativa é que, com essa interface, a utilização de técnicas mais abrangentes e avançadas seja facilitada, além disso, venha tornar o ensinamento sobre o tema mais facilitado para pessoas que ainda não conhecem o método

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Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

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A estatística é uma ciência com seus conceitos e métodos de coleta, organização e analise de informações que fazem parte dos currículos escolares da educação básica, na prática dos professores de matemática, para que os alunos compreendam, analisem e formem opinião crítica em relação às questões econômicas e sociais. A presente pesquisa buscou refletir sobre as práticas pedagógicas do professor de matemática no ensino de estatística no ensino médio, tendo como base as orientações para o ensino de estatísticas nas propostas dos Parâmetros Curriculares do Ensino Médio, as contribuições da aprendizagem significativa no ensino de estatística, com o uso das tecnologias na educação, através da proposta de planos de trabalho que abordem os conteúdos do ensino de estatística e a utilização do software livreCalc. Em relação aos caminhos metodológicos foi realizada uma pesquisa bibliográfica, utilizando o método de abordagem dedutivo, através de documentação indireta tendo como fonte de pesquisa os trabalhos científicos com foco no ensino e na aprendizagem da Estatística e da Probabilidade na Educação Básica. O desenvolvimento desta pesquisa possibilitou evidenciar caminhos metodológicos a serem desenvolvidos por professores de matemática na educação básica que contribuam na interpretação de dados do cotidiano a partir de análise de tabelas, análise de gráficos, medidas de posição, medidas de dispersão e linhas de tendência, utilizando como ferramentas as Tecnologias da Informação e Comunicação tendo como fundamentação teórica as contribuições de David Ausubel o conceito de aprendizagem significativa.

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O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano.

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Origem e distribuicao no mundo; Introducao e primeiras experiencias no Brasil; Evolucao da producao; Destino da producao; Capacidade de processamento; Portos de embarque; Meios de transporte; Precos recebidos pelos produtores; Custos de producao.

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Hoje encontramos estatística nos currículos de matemática da maioria dos países. Em Portugal, a estatística é ensinada nas aulas de matemática por um professor de matemática até ao ensino universitário. As orientações curriculares para o ensino da Estatística referem a necessidade de os alunos colocarem questões, recolherem, organizarem e representarem dados através de uma investigação. Uma forma de o fazer é implementando estratégias de trabalho colaborativo na sala de aula. Esta forma de trabalho cria oportunidades de enriquecer o poder estatístico dos alunos pois discutem e explicam ideias, expõem, avaliam e refutam argumentos e resoluções. Nesta comunicação procura-se reflectir sobre as vantagens do trabalho colaborativo nas aulas de estatística, incluindo a nossa própria investigação sobre o tema.

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O estudo tem como objetivo descrever e analisar as estratégias de memória na aprendizagem de Estatística de 175 alunos do Ensino Médio de escolas públicas da Grande São Paulo. Os dados foram coletados em 2011. A abordagem histórico-cultural considera a autorregulação da memória na aprendizagem como um processo consciente que requer do indivíduo estabelecimento de metas, com base em suas expectativas, e o uso de estratégias para alcançá-las. Os resultados mostraram que os alunos praticam a repetição de exercícios para memorizar e não buscam intencionalmente prestar a atenção na aula para aprender e memorizar. Os alunos demonstraram pouco envolvimento com estratégias de memória para a aprendizagem. Apesar de afirmarem que a disciplina é importante e apesar do incentivo de docentes para uso de estratégias de aprendizagem, a prática de estudo de Estatística vincula-se a processos mecanicistas.

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A atividade que descrevemos teve como objetivo possibilitar aos alunos e professores supervisores bolsistas do Programa de Bolsas de Iniciação à Docência - PIBID do curso de Matemática da Universidade Federal do Triângulo Mineiro em Uberaba, Minas Gerais, a prática da estatística através de atividades de ensino utilizando projetos. Assim, através da aplicação de um questionário a 198 alunos do 3º ano do Ensino Médio de duas escolas estaduais pretendeu-se compreender os problemas que afetam a escolha profissional e a motivação ou não em continuar os estudos. Os resultados indicaram que a maioria dos alunos pretende dar continuidade aos estudos e o que dificultaria esse processo seria: condições financeiras e disponibilidade de tempo. Evidenciamos que as atividades de organização de pesquisa de campo, coleta, tabulação de dados, interpretação e análise dos dados despertou o espírito investigativo nos alunos.

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Descrição e análise de projeto de construção e preparação da exploração de tarefas de modelação matemática em estatística: uma experiência no ensino profissional.

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A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.

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Tendo em conta que a Universidade Eduardo Mondlane é a primeira instituição, em Moçambique, a oferecer cursos completamente baseados na Web, o presente estudo constitui uma das primeiras investigações com a qual se pretende perceber qual o impacto de um módulo assente na compreensão de conceitos e na resolução de tarefas, fortemente apoiadas por uma Folha de Cálculo, estruturado numa lógica de webquest e lecionado a distância, rentabilizando-se potencialidades da plataforma virtual Aulanet, no desenvolvimento de competências tecnológicas e de conhecimentos, capacidades e atitudes relacionados com a Estatística descritiva. Para dar resposta às questões de investigação formuladas, optou-se por uma abordagem qualitativa e por uma estratégia de estudo de caso que se desenvolveu num contexto próximo da lógica da investigação - ação. Os principais participantes foram alunos do Curso de Licenciatura em Gestão de Negócios da UEM em Moçambique, a frequentar a disciplina de Estatística Aplicada. Para a recolha de dados, privilegiaram-se as técnicas da inquirição, análise documental e observação direta e participante, e diversos instrumentos como questionários e entrevistas, produções dos alunos, intervenções no fórum de debate, no Chat, testes e trabalhos, diário de bordo e notas de campo, com vista à triangulação metódica. A análise estatística e de conteúdo dos dados recolhidos permite constatar que a aprendizagem, à distância, de Estatística Descritiva, explorando-se meios tecnológicos de informação e de comunicação online e folha de cálculo Excel, inscritos numa estratégia de webquest ,potencia o desenvolvimento de competências tecnológicas e de conhecimentos, capacidades e atitudes relacionados com o tema. Paralelamente, permitiu refletir sobre as condições de ensino e de aprendizagem que podem favorecer tais práticas.