Constructive summation of the (2,2) quasi normal mode from a population of black holes

The quasi normal modes (QNMs) associated with gravitational-wave signals from binary black hole (BBH) mergers can provide deep insight into the remnant's properties. Once design sensitivity is achieved, present ground-based gravitational wave interferometers could detect potentially hundreds of BBH signals in the coming years. For most, the ringdown phase will have a very weak signal-to-noise ratio (SNR). Signal summation techniques allow information extraction from the weak SNR ringdowns. We propose a method to constructively sum the (2,2) QNM from different BBH signals by synchronizing and rescaling them. The parameter space adopted to test the method is presently limited to mass ratio $q\leq3$, initially non-spinning black holes with face-on orientation. Moreover, since the synchronisation procedure fails for the weakest signals, we select all ringdowns with SNR above 2.6. Under these conditions, we show that for different BBH populations, 40 to 70% of all the potential detections could be used for the summation while still ensuring a summed SNR of $\sim$80% of the maximal achievable SNR (i.e. for ideally synchronized signals).Comment: 7 pages, 10 figure

Distribuição das florestas decíduas e semidecíduas no Pantanal Brasileiro.

No Pantanal, podem ser encontradas a Floresta Estacional Decidual caracterizada pela perda de 50% ou mais das folhas no período seco e a Floresta Estacional Semidecidual cuja perda das folhas no período seco varia entre 20% e 50%. O objetivo deste trabalho é mapear a distribuição e a quantificar os tipos de Florestas Estacionais no Pantanal. Foram utilizados três mapeamentos existentes: cobertura vegetal do ano de 2002 na escala de 1:250.000, delimitação do Pantanal (planície) na escala de 1:250.000 e delimitação do Bioma Pantanal na escala de 1:5.000.000. Foram selecionadas do mapa de cobertura vegetal apenas as classes que interessavam ao trabalho: Floresta Estacional Decidual de Terras Baixas (Cb), Floresta Estacional Decidual Submontana (Cs) e Floresta Estacional Semidecidual Submontana (Fs). Como resultado verifica-se a distribuição das florestas tanto na área do Pantanal formada pela planície, quanto na área denominada Bioma Pantanal. Para cada uma das delimitações são apresentados os valores das áreas das formações mapeadas. As florestas ocupam em torno de 0,2% da planície do Pantanal e 1,01% do Bioma Pantanal, sendo necessário, portanto, reforçar ações para conservação e preservação dessas formações.geográfica, conservação ambiental.Geopantanal 2010

Identificação de florestas no bioma Pantanal.

O objetivo deste trabalho é identificar, quantificar e mapear a distribuição das áreas com cobertura de Floresta Estacional Decidual e Semidecidual no bioma Pantanal. Para tanto, foram utilizados os seguintes trabalhos: a) o mapeamento da cobertura vegetal do Pantanal para o ano de 2002 Silva et al. (2007a); b) delimitação do Bioma Pantanal efetuada por IBGE (2004); c) banco de dados geográficos do Probio-Pantanal, elaborado por Silva et al. (2007b) e; d) mosaico contínuo da vegetação do Pantanal efetuado por Ferrari et al. (2009)

Conhecendo espécies de plantas da Amazônia: ingá-costela (Inga capitata desv. - Leguminosae).

bitstream/item/102979/1/COM-TEC-243.pd

What are the Best Hierarchical Descriptors for Complex Networks?

This work reviews several hierarchical measurements of the topology of complex networks and then applies feature selection concepts and methods in order to quantify the relative importance of each measurement with respect to the discrimination between four representative theoretical network models, namely Erd\"{o}s-R\'enyi, Barab\'asi-Albert, Watts-Strogatz as well as a geographical type of network. The obtained results confirmed that the four models can be well-separated by using a combination of measurements. In addition, the relative contribution of each considered feature for the overall discrimination of the models was quantified in terms of the respective weights in the canonical projection into two dimensions, with the traditional clustering coefficient, hierarchical clustering coefficient and neighborhood clustering coefficient resulting particularly effective. Interestingly, the average shortest path length and hierarchical node degrees contributed little for the separation of the four network models.Comment: 9 pages, 4 figure

Sistema especialista para aplicação do composto de lixo urbano na agricultura.

Composto de lixo urbano. Compostagem. Grau de maturação do composto. Composto de lixo como adubo e corretivo do solo. Coleta seletiva de lixo. Metais pesados. Contaminação por patógeno. Sistemas especialistas. Aplicação deste sistema especialista.bitstream/CNPTIA/9947/1/doc22.pdfAcesso em: 29 maio 2008