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Portocarrero, C., (2020). Computação de campos atratores em redes dinâmicas discretas acopladas [Universidade Federal do ABC]. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3072510
Portocarrero, C., Computação de campos atratores em redes dinâmicas discretas acopladas []. BR: Universidade Federal do ABC; 2020. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3072510
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Title: Computação de campos atratores em redes dinâmicas discretas acopladas
Other Titles: Cálculo de campos de atracción en redes dinámicas discretas acopladas
Authors(s): Portocarrero Tovar, Carlos Reynaldo
Advisor(s): Silva Rozante, Luiz Carlos da
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Issue Date: May-2020
Institution: Universidade Federal do ABC
Abstract: Los procesos de estabilización y sincronización en redes de entidades dinámicas que interactúan son de naturaleza casi ubicua y juegan un papel muy importante en muchos contextos diferentes, desde la biología a la sociología. Las redes dinámicas discretas acopladas (RDDA) son una clase de modelos para redes de entidades dinámicas interagentes, que incluyen redes booleanas acopladas y que presentan una amplia gama de aplicaciones potenciales, especialmente en Biología de Sistemas. A pesar de su importancia, hay relativamente pocos estudios centrados en la estabilidad que involucren esta clase particular de modelos, en particular estudios basados en enfoques computacionales. Los campos de atracción en RDDAs consisten en una clase restringida de estados del sistema globalmente estables, en los cuales la dinámica de cada entidad que interactúa permanece “confinado localmente”- para cada vez - en el mismo tractor local. El objetivo de este proyecto es desarrollar un método computacionalmente eficiente que, dado una entrada RDDA, sea capaz de responder si contiene o no campos atractores, así como identificarlos.
Os processos de estabilização e sincronização em redes de entidades dinâmicas interagentes são quase onipresentes na natureza e desempenham um papel muito importante em muitos contextos diferentes, da biologia à sociologia. Redes Dinâmicas Discretas Acopladas (RDDA) são uma classe de modelos para redes de entidades dinâmicas interagentes, que incluem redes Boolenas acopladas, e que apresentam um amplo leque de potenciais aplicações, principalmente em Biologia de Sistemas. Apesar da sua importância, existem relativamente poucos estudos focados em estabilidade envolvendo essa classe específica de modelos, em particular estudos baseados em abordagens computacionais. Campos atratores em RDDAs consistem numa classe restrita de estados globalmente estáveis do sistema, nos quais a dinâmica de toda entidade interagente permanece “localmente confinada” – para todo tempo – num mesmo atrator local. O objetivo desse projeto consiste em desenvolver um método computacionalmente eficiente que, dada uma RDDA como entrada, seja capaz de responder se ela contém ou não campos atratores, bem como identificá-los.
Os processos de estabilização e sincronização em redes de entidades dinâmicas interagentes são quase onipresentes na natureza e desempenham um papel muito importante em muitos contextos diferentes, da biologia à sociologia. Redes Dinâmicas Discretas Acopladas (RDDA) são uma classe de modelos para redes de entidades dinâmicas interagentes, que incluem redes Boolenas acopladas, e que apresentam um amplo leque de potenciais aplicações, principalmente em Biologia de Sistemas. Apesar da sua importância, existem relativamente poucos estudos focados em estabilidade envolvendo essa classe específica de modelos, em particular estudos baseados em abordagens computacionais. Campos atratores em RDDAs consistem numa classe restrita de estados globalmente estáveis do sistema, nos quais a dinâmica de toda entidade interagente permanece “localmente confinada” – para todo tempo – num mesmo atrator local. O objetivo desse projeto consiste em desenvolver um método computacionalmente eficiente que, dada uma RDDA como entrada, seja capaz de responder se ela contém ou não campos atratores, bem como identificá-los.
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Discipline: Ciencia de la Computación
Grade or title grantor: Universidade Federal do ABC. Centro de Matemática, Computação e Cognição
Grade or title: Maestro en Ciencia de la Computación
Juror: Silva Rozante, Luiz Carlos da; Fumio Hashimoto, Ronaldo; Soares de Araújo, Francisco Elói; Correa Martins, David
Register date: 25-Jan-2022
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