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Propriedades coletivas emergentes em sociedades de redes neurais
Lucas Silva Simões Nestor Felipe Caticha Alfonso
2018
Localização:
IF - Instituto de Física
(530.13 S593p M )
(Acessar)
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Título:
Propriedades coletivas emergentes em sociedades de redes neurais
Autor:
Lucas Silva Simões
Nestor Felipe Caticha Alfonso
Assuntos:
MECÂNICA ESTATÍSTICA
;
MODELOS DE APRENDIZAGEM
;
ENTROPIA
;
TEORIA DA INFORMAÇÃO
;
SOCIOLOGIA
Notas:
Dissertação (Mestrado)
Descrição:
Esse projeto lida com o estudo da dinâmica de aprendizado social de agentes em uma sociedade. Para isso empregamos técnicas de mecânica estatística, aprendizado de máquina e teoria de probabilidades. Agentes interagem em pares trocando opiniões pró/contra questões usando um algoritmo restringido pela informação disponível. Fazendo-se uso de uma análise de máxima entropia, pode-se descrever o par da interação como uma dinâmica ao longo do gradiente do logaritmo da evidência. Isso permite introduzir quantidades similares a energia e Hamiltonianos globais aproximados. Testamos diferentes hipóteses tendo em mente as limitações e as vantagens de cada uma. Conhecimento do valor esperado do Hamiltoniano é informação relevante para o estado da sociedade, induzindo uma distribuição canônica a partir de máxima entropia. Os resultados são interpretados com as ferramentas usuais de mecânica estatística e termodinâmica. Algumas das questões que discutimos são: a existência de transições de fase separando fases ordenada e desordenada dependendo dos parâmetros da sociedade; o como a questão sendo discutida pelos agentes influencia os resultados da discussão, e como isso se reflete na organização do grupo como um todo; e as possíveis diferentes interações entre partidos opostos, e até que ponto o desacordo afeta a coesão da sociedade.
Data de criação/publicação:
2018
Formato:
62 p.
Idioma:
Português
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