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
O estudante de doutorado Orahcio Felicio de Sousa foi contemplado com uma bolsa de doutorado sanduiche da Faperj. Ele realizará um estágio de 1 ano na Universidade de Aveiro (UA), em Portugal, a partir do segundo semestre deste ano. O estudante estará sob a supervisão dos profs. José Fernando Mendes e Sergey Dorogovtsev, do grupo de Redes Complexas da UA. Ele será o segundo estudante de doutorado do grupo de Sistemas Complexos a fazer parte da colaboração com o grupo português.
Seminários
Resumo: Recentemente tem crescido o interesse no estudo da equilibração e termalização de sistemas quânticos fechados. Este interesse tem como origem novos experimentos em redes óticas, que são capazes de estudar a evolução temporal de sistemas fechados, e também a possibilidade de melhor entender os fundamentos da Física Estatística; a entropia, por exemplo, tem origem no emaranhamento do sistema. Neste seminário irie rever os principais resultados da equilibração e termalização de sistemas fechados.
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.
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