Sistemas complexos: estudo de problemas em economia da tecnologia e imunologia

• Autor(a) principal: Ribeiro, Leonardo Costa
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do INMETRO
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10926/1909

Neste trabalho usamos ferramentas da mecânica estatística para estudar dois sistemas modelos: um que representa países que interagem entre si através das leis de oferta e demanda, e outro que representa a cinética de linfócitos que interagem entre si e com ligantes. Em paralelo com o estudo do modelo econômico, analisamos os dados de produção científica e tecnológica dos países para os anos de 1974, 1982, 1990, 1998 e 2003. Utilizando a técnica de agrupamento super-paramagnético identificamos três grandes grupos, estrutura que permanece durante o intervalo de tempo analisado. Estudamos a evolução temporal dos limiares de separação entre os grupos, que seguem um crescimento exponencial. Fazemos uma analogia desse comportamento com o efeito Rainha Vermelha, discutido na teoria evolucionária. Investigamos o modelo para o crescimento econômico alimentado pelo desenvolvimento cientifíco e tecnológico dos países. No modelo a tecnologia, que por sua vez está relacionada com o desenvolvimento cientifíco, dita a eficiência da produção de bens pelo pais. Esses bens são comercializados, segundo as leis de oferta e demanda, gerando riqueza para os países. A distribuição de riquezas gerada pelo modelo é comparada com a riqueza real (PIB) dos países obtendo um alto grau de correlação entre essas duas grandezas. Para o sistema imunológico, propomos um modelo em rede onde cada sítio representa um linfócito B ou um ligante e o elo entre os sítios a interação entre esses compo- nentes. Consideramos no modelo interações supressoras e excitatórias. São feitas simulações em redes aleatórias (Erdos-Renyi) e em redes sem escala. Estudamos o comportamento do sistema quando exposto a repetidas perturbações. Analisamos o papel dos hubs (sítios altamente conectados) no comportamento na rede sem escala e caracterizamos o seu tipo de equilíbrio. Comparamos ainda os resultados do modelo com perfis de reatividade imunológica obtidos experimentalmente através do método Panama Blot. ____________________________________________________________________________.