959 resultados para Vetores lineares


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

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

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This paper presents a methodology for solving a set of linear sparse equations on vector computers. The new methodology is able to exploit the matrix and vector sparsities. The implementation was made on a CRAY Y-MP 2E/232 computer and the results were taken from electric power systems with 118, 320, 725 and 1729 buses. The proposed methodology was compared with three previous methods and the results show the superior performance of the new one.

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The Support Vector Machines (SVM) has attracted increasing attention in machine learning area, particularly on classification and patterns recognition. However, in some cases it is not easy to determinate accurately the class which given pattern belongs. This thesis involves the construction of a intervalar pattern classifier using SVM in association with intervalar theory, in order to model the separation of a pattern set between distinct classes with precision, aiming to obtain an optimized separation capable to treat imprecisions contained in the initial data and generated during the computational processing. The SVM is a linear machine. In order to allow it to solve real-world problems (usually nonlinear problems), it is necessary to treat the pattern set, know as input set, transforming from nonlinear nature to linear problem. The kernel machines are responsible to do this mapping. To create the intervalar extension of SVM, both for linear and nonlinear problems, it was necessary define intervalar kernel and the Mercer s theorem (which caracterize a kernel function) to intervalar function

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

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Pós-graduação em Matemática - IBILCE

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Manguezal é um ecossistema costeiro que ocorre nas regiões tropicais e subtropicais do planeta, ocupando a zona entremarés dos oceanos, e sendo caracterizado pela presença de vegetação arbórea adaptada à condições adversas de salinidade, substrato, baixa oxigenação e submersão periódica. A pressão sobre os manguezais do Estado do Rio de Janeiro vem se intensificando nas últimas décadas, e estão associadas a vetores de pressão como os aterros, desmatamentos, queimadas, corte seletivo de madeira, captura predatória de moluscos e crustáceos, lançamento de efluentes de origens diversas, a superexplotação dos recursos pesqueiros e a utilização de técnicas e apetrechos inadequados. Considerando a inexistência de mapeamento integrado e atualizado dos remanescentes de manguezal, indicando sua localização e dimensionamento, o presente estudo veio suprir essa demanda, construindo uma ferramenta consistente para a análise dos principais vetores a que estão expostos, subsidiando a proposição de ações para a conservação e monitoramento desse ecossistema. Essas ações consideram a necessidade de preservação da biodiversidade, da manutenção da atividade pesqueira, da estabilidade da linha de costa, e da subsistência de diversas populações que habitam a região costeira. O mapeamento dos manguezais do Estado do Rio de Janeiro foi elaborado a partir da interpretação visual de ortofotografias coloridas do ano de 2005, na escala 1:10.000, tendo sido realizadas checagens de campo para identificação da verdade terrestre. Os remanescentes mapeados totalizam uma área de aproximadamente 17.720 ha, estando distribuídos por sete regiões hidrográficas localizadas na zona costeira fluminense. Esses ocorrem com mais freqüência, e com maiores dimensões, nas regiões da baía da Ilha Grande, Guandu(Sepetiba) e baía de Guanabara. O estudo contemplou ainda o levantamento e sistematização de dados cartográficos e de sensoriamento remoto, e a identificação e análise dos principais vetores de pressão que atuam sobre esses, a partir da adaptação da metodologia da Análise de Cadeia Causal. Nessa análise foram identificados como principais problemas ambientais dos manguezais fluminenses, a Modificação de habitats e comunidades, a Poluição, e a Exploração não sustentável dos recursos pesqueiros, todos associados aos diferentes vetores de pressão já relacionados. Por fim, foram apresentadas propostas de ações para subsidiar a implementação da Política Estadual para a Conservação dos Manguezais do Estado do Rio de Janeiro, contemplando os níveis operacional, de planejamento, e político. A reativação do Grupo Técnico Permanente sobre Manguezais é de vital importância para a retomada dessas discussões e para a implementação de ações, apoiado na ampliação dos conhecimentos sobre esse rico ecossistema e, integrando e fortalecendo a atuação dos diversos atores envolvidos, buscando assim garantir a integridade dos manguezais fluminenses

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Esse trabalho está baseado na investigação dos detectores de falhas aplicando classificadores de classe única. As falhas a serem detectadas são relativas ao estado de funcionamento de cada componente do circuito, especificamente de suas tolerâncias (falha paramétrica). Usando a função de transferência de cada um dos circuitos são gerados e analisados os sinais de saída com os componentes dentro e fora da tolerância. Uma função degrau é aplicada à entrada do circuito, o sinal de saída desse circuito passa por uma função diferenciadora e um filtro. O sinal de saída do filtro passa por um processo de redução de atributos e finalmente, o sinal segue simultaneamente para os classificadores multiclasse e classe única. Na análise são empregados ferramentas de reconhecimento de padrões e de classificação de classe única. Os classficadores multiclasse são capazes de classificar o sinal de saída do circuito em uma das classes de falha para o qual foram treinados. Eles apresentam um bom desempenho quando as classes de falha não possuem superposição e quando eles não são apresentados a classes de falhas para os quais não foram treinados. Comitê de classificadores de classe única podem classificar o sinal de saída em uma ou mais classes de falha e também podem classificá-lo em nenhuma classe. Eles apresentam desempenho comparável ao classificador multiclasse, mas também são capazes detectar casos de sobreposição de classes de falhas e indicar situações de falhas para os quais não foram treinados (falhas desconhecidas). Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que os classificadores de classe única, além de ser compatível com o desempenho do classificador multiclasse quando não há sobreposição, também detectou todas as sobreposições existentes sugerindo as possíveis falhas.

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Nesta Dissertação são propostos dois esquemas de controle para sistemas não-lineares com atraso. No primeiro, o objetivo é controlar uma classe de sistemas incertos multivariáveis, de grau relativo unitário, com perturbações não-lineares descasadas dependentes do estado, e com atraso incerto e variante no tempo em relação ao estado. No segundo, deseja-se controlar uma classe de sistemas monovariáveis, com parâmetros conhecidos, grau relativo arbitrário, atraso arbitrário conhecido e constante na saída. Admitindo-se que o atraso na entrada pode ser deslocado para a saída, então, o segundo esquema de controle pode ser aplicado a sistemas com atraso na entrada. Os controladores desenvolvidos são baseados no controle por modo deslizante e realimentação de saída, com função de modulação para a amplitude do sinal de controle. Além disso, observadores estimam as variáveis de estado não-medidas. Em ambos os esquemas de controle propostos, garante-se propriedades de estabilidade globais do sistema em malha fechada. Simulações ilustram a eficácia dos controladores desenvolvidos.

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O objetivo deste trabalho é tratar da simulação do fenômeno de propagação de ondas em uma haste heterogênea elástico, composta por dois materiais distintos (um linear e um não-linear), cada um deles com a sua própria velocidade de propagação da onda. Na interface entre estes materiais existe uma descontinuidade, um choque estacionário, devido ao salto das propriedades físicas. Empregando uma abordagem na configuração de referência, um sistema não-linear hiperbólico de equações diferenciais parciais, cujas incógnitas são a velocidade e a deformação, descrevendo a resposta dinâmica da haste heterogénea. A solução analítica completa do problema de Riemann associado são apresentados e discutidos.

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A previsão de valores futuros em séries temporais produzidas por sistemas caóticos pode ser aplicada em diversas áreas do conhecimento como Astronomia, Economia, Física, Medicina, Meteorologia e Oceanografia. O método empregado consiste na reconstrução do espaço de fase seguido de um termo de melhoria da previsão. As rotinas utilizadas para a previsão e análise nesta linha de pesquisa fazem parte do pacote TimeS, que apresenta resultados encorajadores nas suas aplicações. O aperfeiçoamento das rotinas computacionais do pacote com vistas à melhoria da acurácia obtida e à redução do tempo computacional é construído a partir da investigação criteriosa da minimização empregada na obtenção do mapa global. As bases matemáticas são estabelecidas e novas rotinas computacionais são criadas. São ampliadas as possibilidades de funções de ajuste que podem incluir termos transcendentais nos componentes dos vetores reconstruídos e também possuir termos lineares ou não lineares nos parâmetros de ajuste. O ganho de eficiência atingido permite a realização de previsões e análises que respondem a perguntas importantes relacionadas ao método de previsão e ampliam a possibilidade de aplicações a séries reais.

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Este trabalho apresenta uma estimativa a priori para o limite superior da distribuição de temperatura considerando um problema em regime permanente em um corpo com uma condutividade térmica dependente da temperatura. A discussão é realizada supondo que as condições de contorno são lineares (lei de Newton do resfriamento) e que a condutividade térmica é constante por partes (quando considerada como uma função da temperatura). Estas estimativas consistem em uma ferramenta poderosa que pode prescindir da necessidade de uma simulação numérica cara de um problema de transferência de calor não linear, sempre que for suficiente conhecer o valor mais alto de temperatura. Nestes casos, a metodologia proposta neste trabalho é mais eficaz do que as aproximações usuais que assumem tanto a condutividade térmica quanto as fontes de calor como constantes.

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A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária