Busca avançada
Ano de início
Entree

Análise de dados de redes complexas por técnicas de recuperação esparsa

Processo: 19/10920-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 31 de julho de 2020
Área do 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

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.