https://hdl.handle.net/1884/39736 Tue, 23 Jun 2026 13:09:54 GMT 2026-06-23T13:09:54Z https://hdl.handle.net/1884/105607 Medidas de direcionamento quântico Resumo: Direcionamento quântico é uma forma de correlação quântica entre dois ou mais subsistemas emaranhados. Em um cenário bipartido, ele corresponde a protocolos experimentais envolvendo dois experimentalistas, Alice e Bob. Ao realizar medições locais em seu subsistema, Alice pode influenciar (direcionar) o estado do subsistema de Bob, de uma forma que seria impossível se os subsistemas estivessem correlacionados apenas classicamente. Esses protocolos pressupõem que não haja comunicação entre as partes durante as medições. Essa propriedade, denominada não-sinalização, estabelece operacionalmente que o estado médio de Bob seja independente da medição de Alice. Embora a separação espacial seja fundamental, a verificação operacional do princípio de não-sinalização também exige uma amostragem estatística suficientemente grande e aparatos de medição com alta confiabilidade. Em experimentos reais, no entanto, a condição de não-sinalização raramente é satisfeita de forma estrita devido a limitações como a estatística finita e imprecisões experimentais nos dispositivos. Nesses casos, a violação observada do princípio não decorre de uma troca efetiva de informação entre as partes, mas sim de flutuações estatísticas e ruídos instrumentais evidenciados nos dados coletados. Obtidos os dados experimentais, a comunicação é permitida para o pós-processamento dos resultados e a verificação do direcionamento quântico entre as partes. Nos últimos anos, vários critérios foram elaborados para detectar essa correlação, mas ainda há poucas propostas para a quantificação do seu grau em um determinado sistema. Neste trabalho, investigamos possíveis maneiras de quantificar o direcionamento quântico, baseando nossa análise em diferentes critérios apresentados na literatura. Para certificar o direcionamento quântico mesmo em um cenário onde o princípio de não-sinalização é violado, propomos um método que primeiro quantifica o grau de sinalização presente para, em seguida, incorporar essa quantidade em testemunhas de direcionamento lineares conhecidas. Dessa forma, a sinalização é levada em conta ao se buscar desigualdades ótimas de direcionamento via programação semidefinida. Demonstramos o uso do nosso método utilizando um circuito quântico de quatro qubits em uma unidade de processamento quântico da IBM, que apresenta sinalização residual mesmo no limite de grande amostragem. Os resultados permitem certificar o direcionamento quântico a partir de dados experimentais não ideais com sinalização; Abstract: Quantum steering is a form of quantum correlation between two or more entangled subsystems. In a bipartite scenario, it corresponds to experimental protocols involving two parties, Alice and Bob. By performing local measurements on her subsystem, Alice can influence (steer) the state of Bob’s subsystem in a way that would be impossible if the subsystems were only classically correlated. These protocols assume that there is no communication between the parties during the measurements. This property, termed non-signaling, operationally establishes that Bob’s average state is independent of Alice’s measurement. While spatial separation is fundamental, the operational verification of the non-signaling principle also requires sufficiently large statistical sampling and highly reliable measurement apparatuses. In real experiments, however, the non-signaling condition is rarely strictly satisfied due to limitations such as finite statistics and experimental inaccuracies in the devices. In such cases, the observed violation of the principle does not stem from an actual information exchange between the parties, but rather from statistical fluctuations and instrumental noise evidenced in the collected data. Once experimental data are obtained, communication is allowed for the post-processing of results and the verification of quantum steering between the parties. In recent years, several criteria have been developed to detect this correlation, but there are still few proposals for quantifying its degree in a given system. In this work, we investigate possible ways to quantify quantum steering, basing our analysis on different criteria presented in the literature. To certify quantum steering even in a scenario where the non-signaling principle is violated, we propose a method that first quantifies the degree of signaling present and then incorporates this quantity into known linear steering witnesses. In this way, signaling is taken into account when searching for optimal steering inequalities via semidefinite programming. We demonstrate the use of our method using a four-qubit quantum circuit on an IBM Quantum Processing Unit, which exhibits residual signaling even in the large sampling limit. The results allow for the certification of quantum steering from non-ideal experimental data featuring signaling Orientador: Profª. Drª. Ana Cristina Sprotte Costa; Banca: Ana Cristina Sprotte Costa (Presidente da Banca), Marcus Werner Beims, Rafael Luiz da Silva Rabelo e Fabiano Manoel de Andrade; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Física. Defesa: Curitiba, 19/02/2026; Inclui referências Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105607 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/105504 Síntese e caracterização de aluminato de cobalto com diferentes estequiometrias e dopado com Cu, Mg e Ni Resumo: O aluminato de cobalto (C0AI2O4) é um espinélio de grande interesse industrial e tecnológico devido à sua cor azul intensa, estabilidade química, propriedades catalíticas, magnéticas e ambientais. Esta dissertação investiga a síntese e a caracterização estrutural, química e óptica deste material, analisando o impacto da temperatura de calcinação, da variação estequiométrica e da adição de dopantes metálicos na rede cristalina. Foram produzidos dois conjuntos de amostras: o primeiro com diferentes proporções de cobalto, calcinadas a 5000C via mistura de precursores e o segundo dopado com 10% de cobre (Cu), magnésio (Mg) e níquel (Ni), calcinado a 900 0C pelo método sol-gel. As caracterizações foram realiza das por difração de raios X com refinamento Rietveld, espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier, microscopia eletrônica de varredura, espectroscopia de energia dispersiva e espectroscopia UV-Visível. Os resultados para as amostras calcinadas a 500 0C indicaram uma formação de fase incompleta e baixa cristalinidade, com a coexistência de óxidos secundários (Al2O3 e Co3O4) que conferiram uma coloração preta às amostras, mascarando o azul característico. Em contraste, o tratamento térmico a 9000C promoveu a formação efetiva da estrutura de espinélio cúbica (Fd3m). A incorporação dos dopantes resultou em uma contração sistemática do parâmetro de rede, fenômeno atribuído à inversão catiônica parcial. O cobre atuou como agente fundente, promovendo um crescimento de grão superior (196,8 nm). As análises de UV-Vis e FTIR confirmaram que a cor azul está vinculada à coordenação tetraédrica do cobalto, enquanto a inversão catiônica induzida pela dopagem reduziu a pureza e a saturação da cor. Observou-se também que os do pantes inibiram a formação de óxidos amorfos superficiais presentes na amostra pura, que conferiram uma cor esverdeada para a amostra; Abstract: The cobalt aluminate (C0AI2O4) is a spinel of great industrial and technological interest due to its intense blue coloration, chemical stability, and its catalytic, magnetic and environmental properties. This dissertation investigates the synthesis and the structural, chemical and optical properties of this material, analysing the calcination temperature’s impact, the stoichi- ometric variation and the addition of metallic doping agents in the crystalline network. Two sets of samples were produced: the first had different percentages of cobalt, calcined at 500 °C through a mixture of precursors, and the second one doped with 10% of copper (Cu), magnesium (Mg) and nickel (Ni), calcined at 900 °C with the sol-gel method. The characteri- zations were made through diffraction of X-rays with Rietveld refinement, Fourier-transform infrared spectroscopy, scanning electron microscopy, energy dispersive spectroscopy and UV-Visible spectroscopy. The results of the samples calcined at 500 °C indicated an incom- plete phase formation and with low crystallinity, with coexistence of secondary oxides (Al2O3 and Co3O4) causing a black coloration to appear on the samples, masking the characteristic blue. In contrast, the thermic treatment at 900 °C produced the effective formation of the cuboidal spinel strThe cobalt aluminate (C0AI2O4) is a spinel of great industrial and technological interest due to its intense blue coloration, chemical stability, and its catalytic, magnetic and environmental properties. This dissertation investigates the synthesis and the structural, chemical and optical properties of this material, analysing the calcination temperature’s impact, the stoichi- ometric variation and the addition of metallic doping agents in the crystalline network. Two sets of samples were produced: the first had different percentages of cobalt, calcined at 500 °C through a mixture of precursors, and the second one doped with 10% of copper (Cu), magnesium (Mg) and nickel (Ni), calcined at 900 °C with the sol-gel method. The characteri- zations were made through diffraction of X-rays with Rietveld refinement, Fourier-transform infrared spectroscopy, scanning electron microscopy, energy dispersive spectroscopy and UV-Visible spectroscopy. The results of the samples calcined at 500 °C indicated an incom- plete phase formation and with low crystallinity, with coexistence of secondary oxides (Al2O3 and Co3O4) causing a black coloration to appear on the samples, masking the characteristic blue. In contrast, the thermic treatment at 900 °C produced the effective formation of the cuboidal spinel structure (Fd3m). The incorporation of the doping agents resulted in a sys- tematic contraction of the network parameter, a phenomenon assigned to the partial cationic inversion. The copper acted as a fusing agent, promoting a superior growth of the grain (196,8 nm). The UV-Vis and FTIR analysis confirm that the blue coloration is linked to the cobalt’s tetraedric coordination, while the cationic inversion induced by the doping reduced the purity and the color saturation. It was also observed that the doping agents inhibited the formation of surface amorphous oxides present in the pure sample, that bestowed a green hue to the sampleucture (Fd3m). The incorporation of the doping agents resulted in a sys- tematic contraction of the network parameter, a phenomenon assigned to the partial cationic inversion. The copper acted as a fusing agent, promoting a superior growth of the grain (196,8 nm). The UV-Vis and FTIR analysis confirm that the blue coloration is linked to the cobalt’s tetraedric coordination, while the cationic inversion induced by the doping reduced the purity and the color saturation. It was also observed that the doping agents inhibited the formation of surface amorphous oxides present in the pure sample, that bestowed a green hue to the sample Orientador: Prof. Dr. Fabiano Yokaichiya; Banca: Fabiano Yokaichiya (Presidente da Banca), Ivair dos Santos e Guinther Kellermann; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Física. Defesa: Curitiba, 25/02/2026; Inclui referências; Área de concentração: Física Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105504 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/105423 Climate change of extreme precipitation events in South America : the role of the El Niño-Southern Oscillation change Resumo: Eventos extremos de precipitação que causam desastres naturais—incluindo inundações, tempestades e deslizamentos de terra—estão aumentando em frequência e intensidade, causando impactos severos na sociedade. Esses eventos resultam em mortalidade, danos econômicos massivos e deslocamento populacional em larga escala. O objetivo deste estudo é produzir resultados robustos e acionáveis sobre as mudanças futuras de eventos extremos de precipitação, utilizando projeções climáticas de modelos escolhidos. Isso é feito por meio da análise das mudanças na frequência e intensidade de eventos extremos e da investigação de como as mudanças climáticas podem alterá-las na América do Sul (AS). Além disso, examina-se em que medida essas mudanças são mediadas por modificações nos impactos relacionados ao El Niño-Oscilação Sul (ENOS). Dados diários obsevados de precipitação para o período de 1979-2014 são usados para estabelecer o comportamento das influências do ENOS sobre eventos extremos, definido usando um limiar suavizado do percentil 90 da precipitação diária. Estes resultados são comparados com simulações de quatro modelos climáticos globais do CMIP6 (CESM2, EC-Earth3, MIROC6 e MRI-ESM2-0), sob o cenário de altas emissões SSP5-8.5. Esses modelos foram escolhidos com base em sua capacidade de simular a climatologia da AS, o ENOS e suas teleconexões com a AS. A análise foi realizada com resolução temporal mensal e resolução espacial de 1°×1° para capturar as fortes características sazonais e regionais das respostas de precipitação extrema. Os resultados mostram que o ENOS modula significativamente a frequência de eventos de precipitação extrema na AS, com sinais mais fortes e espacialmente mais coerentes do que os encontrados para a intensidade dos eventos. Eventos El Niño (EN) aumentam a frequência de extremos no sudeste da AS durante a primaveraeoverão austral, enquanto reduzem os extremos no nordeste do Brasil durante a estação chuvosa. La Niña (LN) geralmente produz efeitos opostos, porém mais fracos. Os conjuntos de modelos climáticos reproduzem os principais padrões observados relacionados ao ENOS, embora com vieses regionais, particularmente ao longo da costa oeste da AS. As projeções futuras (2065-2100) indicam um aumento generalizado tanto na frequência quanto na intensidade de eventos extremos de precipitação, especialmente no sudeste e centro-leste da AS. As mudanças durante os anos de ENOS sugerem um possível fortalecimento dos impactos relacionados ao EN e um enfraquecimento da influência de LN em algumas regiões, embora haja uma intensificação geral do ciclo de precipitação. Composições de anomalias da circulação atmosférica e do transporte de umidade confirmam que os modelos são capazes de reproduzir os mecanismos em larga escala associados a eventos extremos. Essas descobertas destacam a importância de se considerar a modulação do ENOS ao avaliar os riscos climáticos futuros relacionados à precipitação extrema na AS; Abstract: Extreme precipitation events that cause natural disasters—including floods, storms, and landslides—are increasing in frequency and intensity, causing severe, multifaceted impacts on society. These events drive significant mortality, massive economic damages, and widespread population displacement. The objective of this study is to produce robust and actionable results on the future changes of extreme precipitation events, using climate projections from selected models. This is done by analyzing the changes in the frequency and intensity of extreme precipitation events, and investigating how climate change may alter them in South America (SA). As well as, examining the extent to which these changes are mediated by modifications in El Niño-Southern Oscillation (ENSO) related impacts. Observed daily precipitation data for the period 1979–2014 are used to establish a baseline behavior of ENSO influences on extreme events, defined using a smoothed 90th percentile threshold of daily rainfall. These results are compared with simulations from four CMIP6 global climate models (CESM2, EC-Earth3, MIROC6, and MRI-ESM2-0), under the high emissions SSP5-8.5 scenario, they were chosen based on their skill in simulating the climatology of SA, ENSO and its teleconnections with SA. The analysis is performed at a monthly temporal resolution and 1°×1° spatial resolution to capture the strong seasonal and regional characteristics of extreme precipitation responses. The results show that ENSO significantly modulates the frequency of extreme precipitation events across SA, with stronger and more spatially coherent signals than those found for event intensity. El Niño (EN) events increase the frequency of extremes over southeastern SA during austral spring and summer, while reducing extremes over northeastern Brazil during its rainy season. La Niña (LN) generally produces opposite but weaker effects. Climate model ensembles reproduce the main observed ENSO-related patterns, although with regional biases, particularly along the western coast of SA. Future projections (2065-2100) indicate a widespread increase in both the frequency and intensity of extreme precipitation events, especially over southeastern and central-eastern SA. Changes during ENSO years suggest a possible strengthening of EN-related impacts and a weakening of LN influence in some regions, although there is a general intensification of the precipitation cycle. Anomaly composites of atmospheric circulation and moisture transport confirm that models are able to reproduce the large-scale mechanisms associated with extreme events. These findings highlight the importance of considering ENSO modulation when assessing future climate risks related to extreme precipitation in SA Orientadora: Profa. Dra. Alice Marlene Grimm; Banca: Dra. Alice Marlene Grimm (Presidente da Banca), Simone Erotildes Teleginski Ferraz e Emerson Cristiano Barbano; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Física. Defesa: Curitiba, 02/03/2026; Inclui referências Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105423 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/105152 Microestados de recorrência como ferramenta para classificação de sistemas dinâmicos via aprendizado demáquina Resumo: Neste trabalho, investiga-se o uso de microestados de recorrência para a classificação de sistemas dinâmicos por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Ametodologia baseia-se na decomposição dos gráficos de recorrência em pequenasestruturas binárias, denominadas microestados, a partir das quais são construídasdistribuições de probabilidade que caracterizam estatisticamente as séries temporaisanalisadas. A partir dessas distribuições, são definidos quantificadores como aentropia de microestados e medidas de desordem associadas à organização dospadrões de pesos da rede. São considerados sistemas dinâmicos caóticos discretos econtínuos, incluindo o mapa de Bernoulli generalizado, o mapa Logístico, o mapade Hénon e o sistema de Lorenz, além de processos estocásticos representadospor ruídos coloridos. As séries temporais brutas, bem como as probabilidadesdos microestados de recorrência associadas a elas são utilizadas como dados deentrada em redes neurais do tipo Multi-Layer Perceptron. A análise concentra-se narelação entre o limiar de recorrência e, a entropia de microestados, o quantificadorde desordem e o desempenho de classificação das redes neurais. Observa-se umacorrespondência sistemática entre os valores de e associados a máximos da entropiade microestados e aqueles que produzem maiores acurácias de classificação. Alémdisso, a evolução da matriz de pesos da rede neural é analisada conforme a desordemde cada elemento, permitindo caracterizar diferentes regimes de organização doaprendizado em função da representação dos dados de entrada; Abstract: In this work, the use of recurrence microstates for the classification of dynamicalsystems through machine learning techniques is investigated. The methodologyis based on the decomposition of recurrence plots into small binary structures,referred to as microstates, from which probability distributions are constructedto statistically characterize the analyzed time series. From these distributions,quantifiers such as microstate entropy and disorder measures associated with theorganization of the network weight patterns are defined. Discrete and continuouschaotic dynamical systems are considered, including the generalized Bernoullimap, the Logistic map, the Hénon map, and the Lorenz system, in adittion tostochastic processes represented by colored noises. The raw time series, as wellas the probability distributions of the associated recurrence microstates, are usedas input data for Multi-Layer Perceptron neural networks. The analysis focuseson the relationship between the recurrence threshold e, microstate entropy, thedisorder quantifier, and the classification performance of the neural networks. Asystematic correspondence is observed between the values of e associated withmaxima of microstate entropy and those yielding higher classification accuracies.In addition, the evolution of the neural network weight matrix is analyzed in termsof the disorder of each element, allowing different regimes of learning organizationto be characterized as a function of the input data representation Orientador: Prof. Dr. Thiago de Lima Prado; Banca: Thiago de Lima Prado (Presidente da Banca), Sidney Tiago Silva e Jose Danilo Szezech Junior; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Física. Defesa : Curitiba, 20/02/2026; Inclui referências Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105152 2026-01-01T00:00:00Z