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Bem vindo ao site do Grupo de Sistemas Complexos do Instituto de Física da Universidade Federal Fluminense. O grupo de Sistemas Complexos do Instituto de Física da UFF já tem tradição como um dos mais importantes em simulações de sistemas estatísticos, no Brasil e no exterior, tendo já formado vários pesquisadores que ocupam posições em várias instituições de pesquisa no país. O caráter interdisciplinar do grupo é um fator de atração de estudantes, tanto do Brasil quanto do exterior, em especial da América do Sul. Já há vários anos que o grupo se reúne semanalmente para apresentação e discussão do andamento de seus vários projetos de pesquisa.

Novidades

Modelando as Eleições Brasileiras: uma Abordagem da Física Estatística

  • Data: 16/03/15 às 11:00 h
  • Local: Sl A5-01
  • Apresentador: Nuno Crokidakis - Instituto de Física, UFF

Resumo: Eleições, especialmente em países grandes como o Brasil com um eleitorado da ordem de 100 milhões de pessoas, nos fornecem uma grande quantidade de informações a partir de bancos de dados disponíveis na Internet. Estes dados podem nos ajudar a entender como indivíduos interagem e influenciam uns aos outros. Neste seminário analisaremos extensivamente os dados de eleições brasileiras durante o período 1970-2014, que compreende dois regimes distintos: o regime militar e a fase de democracia. Através da distribuição estatística de votos dos candidatos a deputado e senador, faremos uma analise comparativa de diferentes eleições. A distribuição de votos apresenta um regime do tipo livre de escala com um expoente que não é universal, ou seja, ele varia com o tempo, e aparentemente é característico do eleitorado em questão. Iremos discutir também um modelo baseado em um sistema de equações diferenciais não-lineares acopladas com parâmetros estocásticos. Este modelo reproduz bem o comportamento dos dados observados e nos permite relacionar o expoente da distribuição de votos com as redes de interações sociais entre candidatos e eleitores, e entre os eleitores entre si.

Seminários

Análise de redes de votação por meio da solução de problemas de clustering

  • Data: 03/10/16 às 16:00 h
  • Local: Sl A5-01
  • Apresentador: Mario Costa Levorato, Instituto de Computação - UFF

Resumo: Um dos desafios enfrentados por pesquisadores de redes sociais consiste na avaliação do equilíbrio em redes sociais de sinais, onde interações positivas (amizade) e negativas (antagonismo) estão presentes. O nível de equilíbrio de um grupo social pode ser utilizado como ferramenta de estudo pelos pesquisadores de redes sociais para saber de que forma (e se) determinado grupo evolui para um possível estado de equilíbrio. Neste sentido, uma rede social pode ser representada através de um grafo de sinais e a solução de problemas de clustering pode ser utilizada como um critério para medição do nível de equilíbrio em redes sociais. Tal medida pode ser obtida por meio da solução ótima para o Problema de Correlação de Clusters (Correlation Clustering ou CC), assim como uma variação do mesmo, conhecida como Relaxed Correlation Clustering (RCC) problem. Após contribuir para a solução eficiente de ambos os problemas por meio de um algoritmo baseado na metaheurística ILS, nós chegamos a dois resultados práticos relevantes, que serão apresentados neste seminário. O primeiro diz respeito à análise dos resultados obtidos a partir das redes de votação da Assembléia Geral das Nações Unidas (UNGA), análise esta feita com base em fatos históricos e conhecimentos da geopolítica mundial. Em uma aplicação mais recente do algoritmo, estudamos o comportamento dos partidos políticos brasileiros e de seus respectivos membros. Para tanto, nós extraímos e analisamos um cojunto de redes sociais de sinais que representam sessões de votação da Câmara dos Deputados. Foram processados dados de votação para o período entre janeiro de 2011 e junho de 2016, considerando-se as similaridades de votos entre deputados federais para se definir o peso e o sinal das arestas do grafo de relacionamentos. As soluções obtidas por meio dos problemas de correlação de clusters são o ponto de partida para se investigar as redes de votação, assim como questões sobre lealdade, liderança, coalizões, crise política e fenômenos sociais como mediação e polarização.

2016/09/26 13:23 · Nuno Crokidakis · 0 Comments

Adsorção Sequencial Aleatoria de Misturas Polidispersas em Redes

  • Data: 12/09/16 às 16:00 h
  • Local: Sl A5-01
  • Apresentador: Rogério Costa Hart, IF-UFF

Resumo: Neste trabalho estudamos numericamente o modelo de adsorção sequencial aleatória (RSA) para partículas lineares e quadradas com interação de volume excluido e distribuição Gaussiana de tamanhos laterais para as partículas incidentes em redes discretas. Apresentamos resultados para o recobrimento, mostrando a influencia da dispersão, bem como um estudo de como o máximo da derivada do recobrimento pode ser relacionado ao fluxo molecular. Estudamos também a evolução da distribuição de tamanhos das partículas aceitas e a função de correlação e como elas podem ser relacionadas a dispersão. Ref.: Phys. Rev. E 94, 022802 (2016).

2016/09/12 10:33 · Nuno Crokidakis · 0 Comments

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