Análise de dados de redes complexas por técnicas de recuperação esparsa

• Processo: 19/10920-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Tiago Pereira da Silva
• Beneficiário: Kevin Felipe Kühl Oliveira
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Redes complexas Processamento de sinais Sistemas dinâmicos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de redes | Recuperação Esparsa | Redes Complexas | Análise de Redes

Resumo

O presente projeto ambiciona o desenvolvimento da base matemática relevante à reconstrução da dinâmica de sistemas dinâmicos a partir de um conjunto de dados utilizando a técnica de Sparse Recovery. Para tanto, divide-se o projeto em três períodos, que englobam o estudo das propriedades e aplicações da Transformada de Hilbert no processamento de sinais, a compreensão e simulação de sistemas de atratores de Rössler, a introdução a modelos de caos e, finalmente, a técnica de Sparse Recovery e suas condições de aplicação. A temática revela-se significativa dada a dependência de diversas áreas da ciência para com a previsão comportamental de sistemas dinâmicos. Espera-se que, ao final do período de pesquisa, o aluno esteja apto a realizar a análise e interpretação dos dados de eletroencefalogramas de pacientes epilépticos, como modelo prático da teoria estudada.