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dc.contributor.advisor1Takahashi, Lucy Tiemi-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1533819162005958pt_BR
dc.contributor.advisor-co1D’Afonseca, Luis Alberto-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttps://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.referee1Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5174842920583671pt_BR
dc.contributor.referee2Cosme, Carlos Magno Martins-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7499752464812345pt_BR
dc.creatorBarbosa, Daniel Moraes-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9962647116869073pt_BR
dc.date.accessioned2021-07-08T10:59:56Z-
dc.date.available2021-07-08-
dc.date.available2021-07-08T10:59:56Z-
dc.date.issued2021-03-04-
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34019/ufjf/di/2021/00125pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13076-
dc.description.abstractDue to the rising volume of accessible stored data, data based modelling techniques, has been appearing. Following this trend in this work a study on a data matrix decomposition technique, the Dynamic Mode Decomposition, is performed. By taking matrices structured in snapshots the decomposition is applied to obtain the modes, vectors that describe a spacial phase and ampltiude distribution associated to a single frequency. Through these modes information from the original dynamic is recovered and extracted. The necessary tools to construct this decomposition, and extract most relevant information from the modes, are presented, some limitations of the method are also shown. Lastly the dynamic mode decomposition is applied in Brazil’s dengue data, gathered by the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, in the period of 2014 to 2019.pt_BR
dc.description.resumoDevido ao crescente volume de dados armazenados e acessíveis aos pesquisadores, técnicas de modelagem baseadas em dados vêm surgindo. Seguindo essa tendência, neste trabalho é realizado um estudo de uma técnica de decomposição de matrizes de dados, a Decomposição em Modos Dinâmicos. A decomposição é aplicada em matrizes estruturadas, em snapshots, para se obter os modos, que são vetores que descrevem a distribuição espacial de fase e amplitude associados a uma única frequência. Por meio desses modos recupera-se e extrai-se informações da dinâmica que gerou os dados. São apresentadas ferramentas necessárias para construir a decomposição, e de como se obter e extrair informações relevantes dos modos, assim como são exibidas algumas limitações do método. Por fim a decomposição em modos dinâmicos é aplicada nos dados da dengue no Brasil, disponibilizados pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, do período de 2014 a 2019.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programMestrado Acadêmico em Matemáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectDenguept_BR
dc.subjectModelagempt_BR
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectModellingpt_BR
dc.subjectData sciencept_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApt_BR
dc.titleDecomposição em modos dinâmicos e a dinâmica da dengue no Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado Acadêmico em Matemática (Dissertações)

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