Próximas defesas e eventos

Título: Involuções homogêneas em álgebras de matrizes

Resumo: O estudo sistemático de graduações em álgebras começou com o objetivo de Patera e Zassenhauss de descrever todas as graduações finas nas álgebras de Lie simples e suas implicações para a teoria de representações. Involuções graduadas em álgebras de matrizes foram cruciais para a solução desse problema. Por outro lado, involuções que invertem grau aparecem naturalmente em vários contextos. Uma generalização natural de ambos os tipos de involuções é dada por involuções que enviam componentes homogêneas em componentes homogêneas, as chamadas involuções homogêneas. O objetivo dessa dissertação é estudar graduações e involuções homogêneas em álgebras de matrizes.

Palavras-chave: Involuções homogêneas, Álgebras graduadas

Título: Em Direção ao Topos Monoidal

Resumo: Nesta tese desenvolve-se a teoria de Q-sets, genealogicamente ligada à teoria de Ω-sets, sendo esta primeira uma extensão para o caso não-locálico: este sendo quantales comutativos de sortes diversas. São providas construções categoriais e estudadas propriedades como presentabilidade local, (co-) completude, uma hierarquia de estruturas monoidais, a adaptação do conceito de singleton, completamento por singletons entre outros, são estudadas. Além disto, são discutidas a conexão da completude de Scott—isto é, por singletons— com as demais, e com a completude de Cauchy, para o análogo direto de nossos objetos: espaços métricos. Adicionalmente, desenvolveu-se a teoria de tripos lineares, com as adaptações necessárias para definir um potencial exemplo do almejado “topos monoidal.” Para tanto, fez-se provar resultados como a presença de (co-) produtos finitos, e o desenvolvimento de uma teoria análoga à de singletons, a elaboração necessária de uma linguagem interna linear, entre outros resultados.

Palavras-chave: Quantale-Set, Tripos, Topos, Lógica Substrutural, Lógica Categorial.

Título: Análise e Homogeneização de Sistemas Locais–Não Locais Acoplados

Resumo: Esta tese tem como objetivos investigar problemas mistos locais--não locais e analisar o comportamento assintótico de sistemas acoplados definidos em domínios complementares. Consideramos um modelo de difusão a partir do qual, em uma região $A$, a dinâmica é governada pelo operador de Laplace com condição de fronteira homogênea de Neumann, enquanto em uma região disjunta $B$, descreve-se uma equação elíptica dada por operadores integrais não locais associados a núcleos simétricos de probabilidade. O acoplamento entre as regiões ocorre por meio de termos integrais que modelam interações de longo alcance. Inicialmente, estudamos um sistema elíptico--parabólico e demonstramos que ele admite uma estrutura variacional natural: a equação parabólica pode ser interpretada como fluxo gradiente em $L^2(A)$ de um funcional de energia adequado, ao passo que a equação não local corresponde à condição ótima associada à minimização de um funcional estritamente convexo em $L^2(B)$. Com base nessa estrutura, estabelecemos resultados de existência e unicidade de soluções, bem como propriedades de decaimento exponencial das soluções e conservação de massa em relação ao dado inicial, em que o problema de Neumann é fortemente considerado. A tese também aborda problemas de homogenização do sistemas, no caso puramente elíptico, em considerando domínios perfurados e faixas periódicas, em que o sistema nos permite explorar cada parte do domínio em cada equação, em que analisamos o comportamento das soluções quando o parâmetro microscópico $\frac{1}{n}$ tende a zero e caracterizamos o operador efetivo limite por meio de problemas de célula em três formas diferentes, evidenciando como a interação entre mecanismos locais e não locais influencia o comportamento macroscópico do modelo nessas análises.

Palavras-chave: problemas mistos locais-não locais, sistemas elíptico--parabólicos, condições de Neumann, homogeneização,domínios perfurados,análise assintótica

Título: Estruturas Métricas e o Teorema de Keisler-Shelah

Resumo: Na década de 2000, uma teoria de modelos contínua baseada em estruturas métricas emergiu. Esse paradigma se mostra frutífero para teorias geométricas e analíticas, como reticulados de Bannach e $C^\ast$-álgebras, e, mais amplamente, no campo da análise funcional. Diferentemente da teoria de modelos clássica, as fórmulas são interpretadas em espaços métricos completos e limitados. Nessa perspectiva, a teoria de modelos clássica pode ser vista como uma restrição a estruturas com a métrica discreta. Nessa dissertação, nós apresentamos uma introdução abrangente à teoria, culminando em resultados avançados fundamentais. Entre eles está o teorema de Keisler-Shelah, que garante que estruturas elementarmente equivalentes possuem ultrapotências isomorfas. Na ausência de uma prova autocontida desse importante teorema na literatura, nós provemos tal demonstração em detalhes nessa teoria matemática. Para alcançar isso, nós seguimos a construção de Shelah para o caso clássico, fazendo as devidas adaptações e apropriando-nos de ferrametas da teoria transfinita de conjuntos para construir indutivamente um ultrafiltro que testemunhe a existência de ultrapotências isomorfas.

Palavras-chave: Lógica Contínua, Teoria de Modelos Contínua, Estruturas Métricas, Ultrapotências, Teorema de Keisler-Shelah

Título: Estudo e Implementação de Métodos Semi-Lagrangeanos Exponenciais.

Resumo: As equações governantes que modelizam a circulação atmosférica são dominadas por processos não lineares e ondas lineares stiff, sendo que ambos os processos impõem restrições de estabilidade. Com essas condições, métodos numéricos específicos são requeridos; durante este trabalho, exploraremos os Integradores Semi-Lagrangeanos Exponenciais. Antes de construirmos esses métodos, investigamos seus fundamentos, que podem ser divididos em Integradores Exponenciais e Método Semi-Lagrangeano. Primeiramente, foram os Integradores Exponenciais, os quais configuram uma classe de métodos numéricos especializada em resolver problemas com termos lineares stiff, que promovem um aumento da região de estabilidade se comparada a métodos convencionais, tendo consigo a vantagem de poder ser explícito. Além disso, investigamos os Métodos Semi-Lagrangeanos, os quais são uma classe de métodos numéricos que buscam lidar com problemas advectivos, principalmente problemas que possuam uma condição CFL que limita métodos com malha fixada, especialmente o método de diferenças finitas. Dados ambos os métodos anteriores, temos todas as ferramentas teóricas para construir os Métodos Semi-Lagrangeanos Exponenciais, os quais juntam os métodos anteriores, nos fornecendo a possibilidade de explorar os limites desses métodos. A principal limitação conhecida desses métodos é a não comutatividade entre os operadores interpoladores e os Integradores Exponenciais, trazendo limitações para a implementação desses métodos. Compreendidas as limitações, experimentos numéricos foram propostos para verificar as propriedades estudadas durante a dissertação. Aplicamos as equações hiperbólicas, aumentando a complexidade: iniciamos com a equação de advecção, depois aplicamos a equação de Burger e, finalmente, aplicamos a equação de águas rasas unidimensional. Por fim, com esses testes, confirmamos que os métodos são mais estáveis e não possuem como restrição a condição CFL.

Palavras-chave: Integradores Semi-Lagrangeanos Exponenciais, Integradores Exponenciais, Método Semi-Lagrangeano, Equações Diferenciais Parciais Hiperbólicas

Título: Aprendizado de contexto online para recomendação musical

Resumo: À medida que os catálogos de conteúdo digital continuam a crescer, os sistemas de recomendação tornaram-se essenciais para auxiliar os usuários na navegação por grandes coleções de músicas, produtos, vídeos e outros itens, ao mesmo tempo em que mitigam o problema da sobrecarga de informação. No domínio musical, os sistemas de recomendação desempenham um papel central em plataformas como YouTube Music, Spotify e Deezer, auxiliando os usuários na descoberta de músicas, artistas e playlists relevantes em meio a extensos catálogos. Apesar de sua importância, esses sistemas ainda enfrentam limitações significativas por não considerarem fatores contextuais, como atividade, intenção e emoção do usuário. Esses fatores são fundamentais para identificar músicas potencialmente mais relevantes, possibilitando recomendações mais personalizadas, precisas e sensíveis ao contexto. O principal desafio está na ausência de mecanismos eficazes para obter e utilizar tais dados contextuais nos sistemas existentes. Motivada por esse cenário, esta dissertação investiga o uso de aprendizado por reforço combinado com técnicas de autoencoder como meio de aprender fatores contextuais ocultos em sistemas de recomendação musical, modelando o problema como um Partially Observable Markov Decision Process (POMDP). Para isso, propomos o Partially Observable Reinforcement Learning Framework for Contextual Recommendations (POCoRec), um framework modular que integra representações latentes baseadas em autoencoders a sistemas de recomendação por aprendizado por reforço de estado da arte, permitindo o aprendizado online de contexto oculto por meio de uma formulação actor–critic. O framework suporta diferentes arquiteturas de autoencoder, incluindo Denoising Autoencoder (DAE), Variational Autoencoders (VAE) e Mixture Attentional Constrained Denoise AutoEncoder (MACDAE), bem como distintos tipos de features de reconstrução, permitindo que a representação de estado seja adaptada aos sinais contextuais disponíveis. A abordagem proposta é avaliada nos conjuntos de dados SiTunes e InCarMusic, que fornecem contexto situacional e emocional para recomendação musical. Os resultados experimentais mostram que o POCoRec melhora consistentemente a qualidade das recomendações em comparação com fortes baselines, como DRR- U, DRR-ATT, GRU4REC, SASRec e Caser, alcançando ganhos estatisticamente significativos em métricas clássicas de recommendação, incluindo Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG), Mean Average Precision (MAP) e Precision (Prec). Os resultados também indicam que esses ganhos persistem mesmo quando informações contextuais explícitas estão disponíveis, sugerindo que representações latentes baseadas em autoencoders capturam informações complementares que fortalecem o processo de recomendação. De forma geral, os resultados demonstram que a combinação de aprendizado por reforço com representações latentes de estado baseadas em autoencoders constitui uma direção promissora para recomendação musical sensível ao contexto sob observabilidade parcial. Ao modelar a recomendação como um problema de tomada de decisão sequencial e aprender representações de estado de crença a partir das interações dos usuários utilizando técnicas baseadas em autoencoders, o POCoRec amplia a capacidade dos sistemas de recomendação de capturar dinâmicas contextuais ocultas além das informações explicitamente disponíveis.

Palavras-chave: Sistemas de Recomendação Musical, Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto, Aprendizado por Reforço, Autoencoders

Título: Previsão de Longo Prazo em Preço de Sojas com Arquiteturas Modernas de Deep Learning

Resumo: Este trabalho tem como objetivo apresentar e comparar métodos de abordagem deep learning para a previsão do preço de soja. As arquiteturas dos modelos abrangem tanto aqueles que são baseados em transformers, como TFT e PatchTST , quantos aqueles que são baseados em perceptron em multi-camadas (MLP), como N-HiTS e TiDE. O TFT se destaca por ser um modelo híbrido que combina LTSM e self-attention, já o PatchTST é baseada apenas em Transformer puro, o N-HiTS por sua vez tem estrutura de MLP com interpolação hierárquica, enquanto o TiDE é baseada em MLP denso. Serão apresentados a arquitetura desses modelos e as limitações que cada uma possui. Por fim, foram usados os dados do preço de soja da CEPEA/ESALQ do período de 2010 a 2026, incorporando também covariáveis exógenas, como a taxa de câmbio USD/BRL e o índice de preços do petróleo, com o objetivo de investigar a capacidade preditiva dos modelos em cenários caracterizados por elevada volatilidade e forte influência de fatores macroeconômicos

Palavras-chave: Commodities agrícolas. Redes neurais. Transformers. Previsão de janela longa

Título: Espaços de Fréchet-Urysohn e propriedades relacionadas

Resumo: Inicialmente, estudamos as características cardinais do contínuo e os espaços de Mrówka--Isbell, nos quais analisamos propriedades do tipo Fréchet, em especial as propriedades (\alpha_3) e bissequencialidade. Também apresentamos demonstrações detalhadas das implicações entre essas propriedades. Em seguida, analisamos as construções de \cite{principal}, com exceção do Teorema 2.5, incluindo a construção, sob (\lozenge(\mathfrak{b})), de uma família AD (\alpha_3)-FU que não é hereditariamente (\alpha_3), e, sob CH, de um espaço (\alpha_1) e absolutamente Fréchet que não é bissequencial. Por fim, identificamos erros em dois resultados de \cite{principal}, cuja correção pretendemos investigar em trabalhos futuros. Esperamos que esse estudo contribua para responder à pergunta de Gary Gruenhage sobre se toda família AD (\alpha_3)-FU (ou hereditariamente (\alpha_3)-FU) é bissequencial, sob a hipótese (\mathfrak{c}<\aleph_2).

Palavras-chave: Espaços de Fréchet, Propriedades $\alpha_i$, Familías MAD, Familías AD, Bissequencialidade

Título: Previsão probabilística de séries temporais com espaçamento irregular via Wavelet:Uma abordagem baseada em aprendizado profundo

Resumo: Este trabalho aborda o problema da previsão probabilística de séries temporais multivariadas irregulares (IMTS), um cenário comum em áreas como saúde, clima e economia, caracterizado por amostragens heterogêneas e valores ausentes. Métodos estatísticos tradicionais e técnicas de aprendizado profundo, embora eficazes em determinados contextos, apresentam limitações ao lidar com não linearidades e dependências dinâmicas entre variáveis. Pesquisas recentes indicam que arquiteturas baseadas em grafos, fluxos normalizadores e transformadas wavelet podem superar tais restrições, mas ainda não foram unificadas em um único modelo. Para preencher esta lacuna, propomos uma estrutura probabilística que combina representações baseadas em grafos, fluxos normalizadores e decomposições de multirresolução via wavelets, visando estimar a distribuição conjunta de IMTS. O método é avaliado por meio de um estudo de simulação envolvendo duas distribuições bivariadas simples, bem como em três conjuntos de dados do mundo real das áreas médica e climática. Seu desempenho é comparado com diversos modelos de referência da literatura. Os resultados demonstram melhorias em precisão preditiva. Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho a integrar estruturas de grafos e wavelets em um fluxo normalizador unificado, abrindo novas perspectivas para aplicações futuras, como imputação e detecção de anomalias.

Palavras-chave: Séries Temporais Multivariadas Irregulares (IMTS), Previsão Probabilística, Fluxos Normalizadores, Grafos, Wavelet, Aprendizado Profundo

Título: Um estudo sobre o uso de aprendizado por reforço para a geração de casos de teste baseado em modelos

Resumo: A crescente complexidade dos sistemas reativos impõe desafios relevantes às atividades de verificação e validação de software, especialmente quando a geração de casos de teste depende de exploração extensiva do comportamento modelado. Nesse contexto, o Teste Baseado em Modelos (\textit{Model-Based Testing} -- MBT) constitui uma estratégia para derivar casos de teste a partir de modelos formais, entre os quais os \textit{statecharts} se destacam por sua capacidade de representar hierarquia, paralelismo e comunicação orientada a eventos. Entretanto, a aplicação direta de técnicas clássicas de MBT sobre modelos complexos enfrenta limitações de escalabilidade, em razão do crescimento combinatório do espaço de estados e do custo associado à derivação de artefatos de teste. Esta dissertação investiga o uso de Aprendizado por Reforço, com ênfase em \textit{Q-Learning}, como mecanismo de exploração automática de modelos comportamentais para geração de casos de teste. A abordagem proposta organiza-se em três etapas principais. Inicialmente, o comportamento do sistema é representado por meio de \textit{statecharts}. Em seguida, o modelo é transformado em uma máquina de estados finitos (\textit{Finite State Machine} -- FSM) plana por um processo de planificação, tornando-o compatível com a representação tabular exigida pelo \textit{Q-Learning}. Sobre essa FSM, um agente de aprendizado por reforço interage com o ambiente e produz sequências de execução orientadas por uma função de recompensa associada a critérios de cobertura. Como contribuição metodológica e prática, o trabalho descreve a implementação do processo de transformação de \textit{statecharts} em FSM, a integração desse modelo transformado com um agente de \textit{Q-Learning} e a geração automática de sequências de teste a partir dos episódios de exploração. A avaliação da abordagem é estruturada com base em métricas de cobertura de estados e cobertura de transições, permitindo analisar a adequação do uso de aprendizado por reforço no contexto de MBT para sistemas reativos.

Palavras-chave: MBT, SC, FSM/MEF, AR/RL, QL, GACT.

Título: Um quadro lagrangiano abstrato para derivadas de forma em problemas de Stokes com fronteira livre

Resumo: Problemas de fronteira livre associados ao escoamento viscoso incompressível governado pelas equações de Stokes são investigados sob a perspectiva da otimização de forma e da análise funcional. Considera-se inicialmente um problema bidimensional no qual parte da fronteira do domínio fluido é desconhecida e deve ser determinada a partir de condições físicas impostas sobre o escoamento. O problema é reformulado por meio de problemas auxiliares de Dirichlet e Neumann, conduzindo a uma formulação variacional do sistema de Stokes em domínios deformáveis. Nesse contexto, estabelecem-se resultados de existência e unicidade das soluções associadas utilizando métodos mistos e condições do tipo inf-sup. Em seguida, analisa-se a dependência das soluções em relação a perturbações geométricas do domínio, demonstrando a diferenciabilidade material dos estados e derivando a correspondente derivada de forma de um funcional do tipo Kohn–Vogelius, introduzido para medir a discrepância entre as soluções dos problemas auxiliares. A segunda parte do trabalho desenvolve um quadro lagrangiano abstrato para problemas de otimização de forma sujeitos simultaneamente a restrições de estado e restrições geométricas. Nesse contexto, o problema de Stokes é reinterpretado como um problema de otimização com restrição de volume, permitindo eliminar a não unicidade geométrica do problema irrestrito. Introduz-se então um formalismo abstrato baseado em operadores definidos entre espaços funcionais adequados, no qual as equações de estado e as restrições geométricas são incorporadas via multiplicadores de Lagrange. Por meio dessa estrutura, obtêm-se formulações adjuntas e expressões da derivada de forma diretamente a partir da diferenciação do Lagrangiano, evidenciando a interpretação geométrica da restrição de volume como projeção sobre o espaço tangente das deformações admissíveis. Estabelece-se, assim, uma conexão entre a análise específica do problema de Stokes com fronteira livre e um quadro abstrato geral para derivadas de forma em problemas restritos.

Palavras-chave: Problema de Stokes; fronteira livre; otimização de forma; funcional Kohn-Vogelius; formulação variacional.

Título: Aspectos Práticos da Aproximação de Funções baseada no Teorema de Superposição de Kolmogorov-Arnold

Resumo: Esta dissertação discorre sobre aspectos práticos de aproximação funcional baseada no Teorema de Superposição de Kolmogorov-Arnold, o qual proclama que qualquer função contínua de múltiplas variáveis pode ser escrita como superposição de funções univariadas. A construção escolhida foi a de \citep{lorentz1966} para o caso bivariado, na qual sua construção é replicada, ilustrada e transformada em um algoritmo de fácil implementação. Com o aumento da popularidade de construções de redes neurais baseadas no teorema, a demanda por trabalhos que expliquem o teorema de maneira simples, aumenta. Esse estudo apresenta uma nova maneira de apresentar uma das configurações mais tradicionais do teorema: \citep{lorentz1966}. A contribução primária deste trabalho é de criar uma nova configuração de funções internas, incluindo exemplos visuais, algorítmicos e númericos para o leitor. A fim de atingir o objetivo citado, esse estudo traz uma versão modificada da demonstração do \citep{lorentz1966} com anotações mais clara e um exemplo númerico, ambos focados nos aspectos práticos.

Palavras-chave: Teorema de Kolmogorov-Arnold, aproximação de funções, Redes Neurais

Título: Resolução do problema de rotação de culturas com o Variational Quantum Eigensolver

Resumo: O problema de rotação de culturas (\textit{Crop Rotation Scheduling}, CRS) consiste em determinar um cronograma ótimo de plantio para um conjunto de parcelas de terra ao longo de um horizonte de tempo fixo, respeitando restrições agronômicas de natureza espaço-temporal, de adjacência entre parcelas, de sucessão entre famílias botânicas, de adubação verde e de pousio. Trata-se de um problema de otimização combinatória NP-difícil, cuja complexidade cresce exponencialmente com o número de parcelas, culturas e períodos considerados, tornando inviável a busca exaustiva por soluções ótimas em instâncias de maior porte. Neste trabalho, o modelo de programação linear binária proposto por Santos et al.~\cite{dos2011crop} (2011) para o CRS é convertido para a formulação de Otimização Binária Quadrática Irrestrita (QUBO), com cada restrição incorporada à função objetivo por meio de penalidades quadráticas. Como contribuição à modelagem, propõe-se uma reformulação da restrição de continuidade que elimina a sobreposição de penalidades com a restrição espaço-temporal, evitando o acúmulo de coeficientes sobre os mesmos pares de variáveis e reduzindo a heterogeneidade do \textit{landscape} de energia do Hamiltoniano resultante. O modelo QUBO é mapeado para um Hamiltoniano do tipo Ising e abordado pelo algoritmo \textit{Variational Quantum Eigensolver} (VQE), um método híbrido clássico-quântico projetado para dispositivos quânticos ruidosos de escala intermediária (NISQ). Como contribuição central, propõe-se o ansatz Dicke-HE, um circuito variacional inspirado na estrutura do problema que codifica a restrição de adubação verde diretamente na geometria do circuito por meio de blocos de estado de Dicke parametrizados. Essa abordagem confina a busca ao subespaço de estados que satisfazem a restrição de cardinalidade da adubação verde por construção, dispensando sua penalização explícita no modelo e reduzindo em mais de $99{,}9\%$ a dimensão do espaço de estados explorado durante a otimização. Os qubits não sujeitos a essa restrição são parametrizados por rotações do tipo \textit{hardware-efficient}. Experimentos computacionais são conduzidos em simulação sobre uma instância com $3$ parcelas, $7$ culturas e $6$ períodos, correspondendo a $39$ variáveis binárias e um circuito de $39$ qubits. O ansatz Dicke-HE é comparado com três ansatzes \textit{hardware-efficient} de diferentes graus de expressibilidade (NLocal-0, NLocal-1 e EfficientSU2-1) e com quatro otimizadores clássicos (COBYQA, COBYLA, CMA-ES e SPSA). O Dicke-HE foi o único ansatz a encontrar o ótimo global, com taxa de sucesso de $10\%$, razão de aproximação média de $0{,}889$ e número médio de avaliações do Hamiltoniano significativamente inferior ao dos demais. Os resultados indicam que a incorporação de conhecimento estrutural do problema na geometria do ansatz constitui uma estratégia eficaz para melhorar a qualidade das soluções e a eficiência do laço de otimização em algoritmos variacionais quânticos aplicados a problemas de otimização combinatória.

Palavras-chave: rotação de culturas,Variational Quantum Eigensolver, computação quântica NISQ, QUBO, Hamiltoniano de Ising, ansatz, otimização combinatória

Título: Variação individual no risco de malária: causas e consequências em populações amazônicas

Resumo: A malária por Plasmodium vivax permanece como importante problema de saúde pública na Amazônia brasileira. Este estudo teve como objetivo investigar a associação entre variantes genéticas e desfechos relacionados à infecção por P. vivax em uma coorte longitudinal de Mâncio Lima (AC). Foram analisados 1608 participantes acompanhados entre 2018 e 2021 em sete visitas, com diagnóstico por PCR. Dois fenótipos foram considerados, a contagem total de visitas com PCR positivo por indivíduo ao longo do período (0–7) e a ocorrência anual em quatro tempos (t = 1, ... , 4). As amostras foram genotipadas por SNP array e, após controle de qualidade e LD pruning, 212575 SNPs foram incluídos na varredura genômica. A estrutura populacional foi caracterizada por PCA com indivíduos de referência do projeto 1000 Genomas e os componentes principais foram usados como covariáveis. A dependência genética entre indivíduos foi modelada por uma matriz de relacionamento genômico (GRM). As associações foram avaliadas por modelos lineares generalizados mistos: Poisson e logístico longitudinal, cada um sem e com GRM. A significância estatística foi definida por correção de Bonferroni aplicada ao teste de escore, e estimativas de efeito foram obtidas por teste de Wald em SNPs selecionados. Observou-se melhora substancial de calibração ao incorporar a GRM no desfecho de contagem, em contraste com inflação no Poisson sem GRM. O SNP rs66810451 destacou-se como principal sinal sob modelos com GRM e um conjunto de variantes foi recorrente entre modelos (rs6598529, rs66810451, rs72663623, rs8073498 e rs9874079). O rs2814778 (ACKR1/Duffy) foi avaliado, apresentando evidência nominal, porém sem atingir significância genômica. Conclui-se que o controle de ancestralidade é essencial em GWAS de populações miscigenadas.

Palavras-chave: Malária. Plasmodium vivax. GWAS. GRM. Ancestralidade.

Título: Transição de fase em modelos ferromagnéticos longo-alcance de q-estados com campos

Resumo: Usando a estrutura de grupo do espaço de estados de modelos de q-estados, juntamente com uma nova definição de contorno para sistemas de spin de longo alcance em Z^d (d > 1) — uma versão multidimensional dos contornos de Frohlich-Spencer — provamos a existência de transição de fase para uma classe de sistemas ferromagnéticos de longo alcance que inclui os modelos Clock e Potts. Os argumentos aqui apresentados funcionam para toda a região de expoentes de decaimento polinomial de interações regulares, isto é, alpha > d, e para qualquer q > 1. Como aplicação, provamos a existência de transição de fase para o modelo de Potts quando o campo decai rápido o suficiente e d > 1, e na presença de campo externo aleatório, quando d > 2.

Palavras-chave: Modelo de Potts, Transição de Fase, Interações de longo alcance, Modelo Potts com Campo Aleatório, Modelo Potts com Campo Decaindo

Título: O modelo de Ising ferromagnético unidimensional de longo alcance: contornos de Froehlich–Spencer, transição de fase e expansão em clusters

Resumo: Neste trabalho, estudo modelos de Ising ferromagnéticos unidimensionais de longo alcance por meio da representação em contornos introduzida por Froehlich e Spencer em trabalhos seminalmente importantes no início da década de 1980. Na primeira parte, apresento uma prova direta, via contornos, da transição de fase no modelo de Ising ferromagnético unidimensional de longo alcance em toda a região de decaimento na qual se sabe que ocorre transição de fase, isto é, para decaimento polinomial $\alpha \in (1,2]$. Não são feitas hipóteses de que a interação entre primeiros vizinhos $J(1)$ seja grande. A robustez do método também fornece uma prova de transição de fase quando a interação é diluída com densidade menor que um, e/ou quando há campos externos não somáveis que decaem suficientemente rápido. Na segunda parte, apresento uma expansão em clusters convergente em baixas temperaturas para $\alpha \in (1,2]$. Como aplicação, as correlações de $n$ pontos são estudadas, e mostro que, em baixas temperaturas, a função de correlação de dois pontos é algébrica, com taxa de decaimento exatamente $\alpha$.

Palavras-chave: modelos de Ising de longo alcance, ferromagnetos unidimensionais, contornos de Froehlich-Spencer, transição de fase, expansão em clusters

Título: Equações de estimação generalizadas para dados ordinais

Resumo: Neste trabalho são apresentadas equações de estimação generalizadas para respostas ordinais com medidas repetidas. O foco está em duas abordagens para modelar a associação entre observações de uma mesma unidade experimental: a modelagem pela matriz de correlação e a modelagem por razões de chances locais. Inicialmente, é feita uma revisão sobre funções de estimação, equações de estimação e modelos de regressão ordinal. Em seguida, são desenvolvidos os componentes das equações de estimação generalizadas para respostas ordinais, bem como os procedimentos de inferência associados. Também são discutidos métodos de diagnóstico baseados nos resíduos surrogate e quantílicos, com o objetivo de avaliar a adequação da média marginal e da estrutura de associação. Para ilustrar a metodologia, são realizados estudos de simulação com respostas ordinais correlacionadas sob diferentes cenários de tamanho amostral e estrutura de dependência. Os resultados indicam consistência e boa eficiência das estimativas, além de bom desempenho dos resíduos na identificação de má especificação da média e da estrutura de associação. Por fim, são analisados dois conjuntos de dados reais: um estudo sobre intervenção breve no consumo de álcool e um experimento comportamental com camundongos. Em ambos os casos, os resultados obtidos foram coerentes com o contexto aplicado e com as conclusões dos estudos de referência.

Palavras-chave: Dados ordinais, Medidas repetidas, Equações de estimação generalizadas, Resíduos surrogate, Resíduos quantílicos