Recorrência e anomalias dinâmicas em sistemas não lineares e redes complexas

• Processo: 23/07704-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2023
• Situação: Interrompido
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Francisco Aparecido Rodrigues
• Beneficiário: Matheus Palmero Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/22136-6 - Anomalias Dinâmicas em Sistemas Complexos: Aplicação em Ciências Climáticas, BE.EP.PD
• Assunto(s): Anomalias Aprendizado computacional Dinâmica climática Dinâmica não linear Redes complexas Sistemas dinâmicos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Anomalias | Aprendizado de Máquina | Dinâmica Climática | Dinâmica Não Linear | Recorrências | Redes Complexas | Sistemas Dinâmicos

Resumo

Neste projeto de pesquisa investigaremos a presença de anomalias na evolução dinâmica de sistemas complexos gerais através de análises de recorrência. Com intuito de identificar comportamentos dinâmicos que se diferem de comum, ou regiões de redes complexas que possuem propriedades topológicas distintas, propomos um método de análise numérica a partir de dados reais, ou de simulações de sistemas dinâmicos não lineares de interesse. O método baseia-se na escolha apropriada de quantificadores de recorrência que fornecem análises adequadas à dinâmica em investigação. Nesse sentido propomos uma metodologia baseada em aprendizado de máquina para aprimorar a escolha dos quantificadores considerando os dados fornecidos, automatizando as investigações subsequentes. A teoria proposta neste estudo pode ser adaptada para diferentes problemas em sistemas complexos, mas nosso foco de aplicação é em estudos de mudanças climáticas e identificação de eventos extremos.