Sistemas complexos: estudo de problemas em economia e imunologia

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leonardo Costa Ribeiro
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ESCZ-7AUGS8
Resumo: 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 científico e tecnológico dos países. No modelo a tecnologia, que por sua vez está relacionada com o desenvolvimento científico, dita a eficiência da produção de bens pelo país. 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 algo 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 componentes. 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 Panamá Blot.
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