Engenharia Elétrica e Computação - Teses - EE Higienópolis

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  • Tese
    Improvements of the Kernel polynomial method for transport calculations
    Castro, Santiago Giménez de (2023-08-25)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    O principal objetivo desta pesquisa de doutorado foi implementar o Método Polinomial Kernel (’Kernel Polynomial Method”, KPM) para cálculo da condutância de Landauer de sistemas de grafeno em bicamadas giradas (”twisted bilayer Graphene”, TBG) no espaço real. O KPM gira em torno da expansão da função de Green em polinômios de Chebyshev e é um dos métodos mais proeminentes para cálculos quânticos. A simulação de dispositivos TBG requer grandes sistemas devido à enorme célula unitária moiré que define suas propriedades. Para os ângulos de torção mais relevantes θ ≈ 1 ◦ , uma única célula contém mais de ∼ 105 orbitais. O KPM obteve recentemente sucesso ao simular a condutividade Kubo para grandes sistemas, com orbitais de 107 a 109 . Os dois principais desafios decorrentes deste esforço levaram aos resultados mais importantes deste trabalho, ambos na forma de novas abordagens de KPM. Em primeiro lugar, a expansão subjacente de Chebyshev no KPM não estava em conformidade com as condições de contorno típicas utilizadas em simulações de condutância, que são baseadas em hamiltonianos não-Hermitianos. Para resolver este problema, foi desenvolvida uma estratégia eficiente para imitar a presença de contatos semi-inifinitos, o que resultou no método CAP-Chebyshev. Em segundo lugar, as simulações de condutância KPM resultaram ser muito mais exigentes em termos de resolução de energia KPM do que as de condutividade. O custo desta resolução de energia no algoritmo KPM padrão para simulações de transporte é excepcionalmente alto. Este problema levou ao desenvolvimento do FFT-KPM. Nesta nova abordagem, a solução é reorganizada como uma transformada de Fourier de vetores polinomiais de Chebyshev. Isso permite explorar algoritmos Fast Fourier Transform (FFT) para obter um grande salto no desempenho. O FFT-KPM foi usado para produzir simulações de transporte KPM de maior resolução já alcançadas, possibilitando o estudo da condutância de uma grande nanofita TBG com resolução de energia abaixo de 1meV.
  • Tese
    Solutions of the parity problem in automata networks
    Faria, Fernando (2023-08-18)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    O problema de paridade é um benchmark binário clássico para abordar a capacidade computacional e as limitações das redes de autômatos. Refere-se a conceber uma regra local para permitir decidir se o número de estados 1 nos nós de uma rede arbitrária é um número ímpar ou par, sem acesso global aos nós. Em sua formulação padrão, a rede de autômatos possui um número ímpar de nós cujos estados, arranjados como uma configuração cíclica, devem convergir para um ponto fixo de todos os 0s, se a configuração inicial tiver um número par de 1s, ou para um ponto fixo de todos os 1s, caso contrário. Foi demonstrado que uma regra local sozinha é capaz de resolver o problema nesta formulação. Aqui, fornecemos inicialmente uma solução síncrona para o problema totalmente baseada na regra de paridade local do espaço elementar do autômato celular (número 150), com um certo padrão de conexão entre os nós. Além disso, generalizamos esta solução, mostrando como obter várias outras, combinando a regra 150 com as regras 170 e 240, que são os deslocamentos locais desse mesmo espaço elementar, de forma que a solução original seja apenas uma entre inúmeras possibilidades. Tais soluções podem ter tempos de convergência diferentes para configurações específicas, mas são equivalentes no contexto de todas as configurações de um determinado tamanho. As soluções foram obtidas e avaliadas computacionalmente e apresentadas aqui sem suas provas formais, mas evidências empíricas sugerem que elas podem ser obtidas pelo mesmo tipo de técnica que usamos na solução exclusivamente com a regra 150.
  • Tese
    Uso de sistemas tutores inteligentes gamificados para suporte ao processo de aprendizagem de equações do 2º grau
    Santos, Vandeir Vioti dos (2023-08-09)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    O desenvolvimento de ferramentas educacionais para o auxílio no ensino da matemática pode ser utilizado pelo professor para aumentar os níveis de aprendizado dos seus alunos. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um Sistema Tutor Inteligente Gamificado (STIG) para melhorar o aprendizado dos alunos que cursam o 9º ano do ensino fundamental II por meio da identificação de habilidades matemáticas que precisam ser treinadas. Para isso foi realizado um estudo bibliográfico sobre gamificação, jogos matemáticos, sistemas tutores inteligentes e uma análise de duas bases de informações sobre o currículo de ensino: a Base Nacional Comum Curricular BNCC e o Currículo da Cidade de São Paulo. Um protótipo foi elaborado e disponibilizado online para testes e análise de resultados para aprimoramento.
  • Tese
    Explorando sequências de d-primos e de divisores com algoritmos de visibilidade
    Mayer, Brian Lee (2023-08-03)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    Seja d-primo um número natural com exatamente d divisores. De acordo com essa definiçâo, os números primos usuais correspondem ao caso particular d = 2. Parte desta tese consiste em investigar computacionalmente as sequências numéricas que correspondem às lacunas entre d-primos consecutivos, com d ∈ {2, 3, ..., 16}. A partir dessas sequências, são construídos grafos usando algoritmos de visibilidade natural e de visibilidade horizontal e, então, a topologia desses grafos é analisada. Nessas analises, são também calculadas a entropia informacional das sequências de lacunas e a densidade dos d-primos. As simulações computacionais mostram que os grafos gerados a partir das lacunas entre d-primos consecutivos têm, em geral, uma distribuição de graus que é livre-de-escala. Essas simulações mostram que a densidade de d-primos para d par é muito maior do que para d ímpar e que a entropia informacional é maior para d ímpar do que para d par, para d ∈ {2, 3, ..., 16}. Nesta tese, também calcula-se a entropia informacional e constróem-se grafos de visibilidade natural e de visibilidade horizontal a partir das sequências formadas pela quantidade de divisores dos números naturais e pela aplicação recursiva da função quantidade de divisores sobre essa sequência. Para efeito de comparação, o mesmo trabalho é feito considerando os números felizes, que são números naturais que acabam convergindo para 1 ao se calcular recursivamente a soma dos quadrados de seus dígitos. A topologia desses grafos é caraterizada, sugerindo que as sequências que os geraram têm um caráter quasi-aleatório.
  • Tese
    Um framework baseado em aprendizado de máquina e dados de processos res judicata para análise e previsão de sanções penais referentes a crimes cibernéticos
    Fonseca, Cibele Andréa de Godoy (2023-04-19)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    Devido ao desenvolvimento das tecnologias e ao crescimento da utilização da internet, principalmente em decorrência do período de pandemia global iniciado em 2020, percebe-se o avanço dos crimes cibernéticos em todo o mundo. Isso se deve ao fato de os infratores acreditarem no anonimato, na certeza de que suas ações não são monitoradas e que não existem punições severas para suas condutas. Outras novidades também são explícitas, como as que se referem à quantidade de dados disponíveis nos meios digitais, o avanço da computação em nuvem provendo maior capacidade computacional, o uso de algoritmos e da Inteligência Artificial. Esta tese apresenta uma proposta de framework para prever penas de multa aplicadas pelos tribunais brasileiros referentes aos crimes cibernéticos utilizando dados coletados dos processos de coisa julgada e do aprendizado de máquina. Essa previsão será feita obedecendo às fases da metodologia de descoberta de conhecimento em banco de dados (em inglês knowledge discovery in database – KDD) e utilizando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, especificamente os de classificação. Os resultados tendem a ajudar especialistas da área do Judiciário, do direito e correlatas a descobrirem padrões de aplicação de penas de multa pelos tribunais diante de um conjunto de leis por eles utilizadas e, com base nesses padrões, fazer análises e previsões.