| Processo: | 17/02035-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 14 de novembro de 2020 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade |
| Pesquisador responsável: | Jefferson Antonio Galves |
| Beneficiário: | Morgan Florian Thibault André |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Processos estocásticos Rede nervosa |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | processos estocásticos | Redes neurais | seleção estátistica de modelos | sistemas de cadeias com memória e vizinhanças de interação de alcance | Sistemas de cadeias estocásticas com memória de alcance variável interagindo entre si |
Resumo Neurônios e mais geralmente estruturas neutrais caracterizam-se pelo grande número de componentes e por sua interação dinâmica não trivial (Braitenberg and Schüz, 1998). Para descrever essas estruturas e os fenômenos decorrentes faz-se necessário o desenvolvimento de uma nova classe de processos escolásticos assumindo valores no espaço das evoluções temporais descrevendo tanto a atividade dos neurônos quanto suas interações. NeuroMat deu os primeiros passos nessa direção através dos artigos Galves et al. (2015), Duarte et al. (2016) e Brochini et al. (2016). Todos esses artigos fazem seleção estatística na nova classe classe de processos escolásticos introduzida em Galves and Löcherbach (2013). O objetivo deste projeto de Doutoramento é a continuação desse esforço de pesquisa, desenvolvendo a teoria estatística necessária à análise de amostras produzidas por sistemas com um grande número de componentes com interações de alcance variável no tempo e no espaço. | |
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