Charmonium Production at Forward Rapidity in pp, p-Pb and Pb-Pb Collisions, with ALICE

This contribution focuses on latest ALICE results on charmonium forward production in proton-proton (pp), proton-lead (p-Pb) and lead-lead (Pb-Pb) collisions at the TeV scale. In p-Pb and Pb-Pb collisions, measurements are presented in the form of the charmonium nuclear modification factor (the properly normalized ratio of its production cross section in heavy ion collisions to its pp counterpart) as a function of the charmonium rapidity and transverse momentum. These measurements are compared to available theoretical calculations. Possible interpretations of these results in terms of gluon saturation, initial and final state energy loss, color screening and recombination are also discussed.Comment: 6 pages, 11 figures, Conference Proceedings Large Hadron Collider Physics (LHCP) Conference, 201

Modelling tools to predict potential distribution of forest species : using Pico Island and the Azores as study case

Tese de Doutoramento, Biologia, 16 de novembro de 2018, Universidade dos Açores.Os modelos de distribuição de espécies (SDMs) têm sido aplicados em diferentes áreas da ecologia, nomeadamente para modelar a distribuição potencial de espécies invasoras, para avaliar espécies prioritárias no âmbito da conservação e para apoiar o planeamento florestal. Um SDM é uma descrição matemática da distribuição de uma espécie no espaço ambiental, a qual pode ser utilizada para prever a distribuição da espécie no espaço geográfico. O avanço ao nível da capacidade computacional disponibilizou uma diversidade de métodos estatísticos, que anteriormente não era possível utilizar. Esta diversidade de métodos reflete-se num número crescente de publicações direcionadas ao estudo e aplicação dos SDMs e também numa variedade crescente de métodos de modelação. Nos Açores, a abundância crescente de dados corológicos, a diversidade geomorfológica do arquipélago e os diferentes padrões espaciais que é possível encontrar em diferentes ilhas e em diferentes espécies, contribuem para que o arquipélago seja um bom modelo para a comparação de diferentes abordagens de modelação, bem como para testar possíveis constrangimentos inerentes ao processo de modelação. As perguntas de investigação a que pretendemos responder nesta tese foram as seguintes: (i) As abordagens de modelação, baseadas em diferentes fundamentos teóricos, originam resultados semelhantes, ao nível da distribuição potencial das espécies florestais estudadas? (ii) Existe alguma diferença relevante, entre o cálculo de Modelos Lineares Generalizados (GLMs) usando métodos de máxima verossimilhança ou métodos bayesianos? (iii) Existe alguma vantagem, no uso de um campo aleatório relativo à estrutura espacial dos dados, em comparação com os modelos que incluem apenas os efeitos fixos das variáveis ambientais? (iv) As diferentes abordagens de modelação originam resultados consistentes, em particular quando o número de variáveis ambientais utilizadas na modelação é reduzido? (v) As diferentes técnicas de modelação são afetadas de um modo relevante pela dimensão da amostra, pelo tipo de distribuição da espécie e pelas alterações no uso do solo? Para responder a estas questões, foram desenvolvidos três exercícios de modelação: (i) Uma comparação da Análise Fatorial do Nicho Ecológico (ENFA) e da modelação baseada na Máxima Entropia (MaxEnt), utilizando dados relativos à presença de três espécies (Pittosporum undulatum, Acacia melanoxylon e Morella faya) em três ilhas (Pico, Terceira e São Miguel), e incluindo o efeito da redução da dimensão da amostra; (ii) A comparação de modelos com efeitos fixos ou mistos, utilizando a plataforma R para o cálculo de GLMs e da aproximação de Laplace (INLA), permitindo o cálculo da estrutura espacial dos dados (função de covariância de Matérn), baseada em dados de duas ilhas (Pico e São Miguel) para duas espécies (P. undulatum e M. faya), e incluindo o efeito da redução da dimensão da amostra; e (iii) A comparação de GLMs e de uma seleção de algoritmos de autoaprendizagem (Machine Learning), usados para modelar as possíveis alterações nas áreas de distribuição de P. undulatum, A. melanoxylon e M. faya nas três ilhas, resultantes das alterações climáticas previstas para 2100. Em relação ao primeiro exercício, ambas as abordagens originaram cenários semelhantes, particularmente quando a quantidade de informação explicada pela ENFA era elevada; os resultados da modelação foram afetados pela redução do tamanho da amostra; os modelos com melhor capacidade de previsão incluíam um conjunto variado de variáveis ambientais (topográficas, climáticas e de uso do solo); e os modelos eram afetados pela transferência para um novo habitat (i.e. ilha). Os resultados do segundo exercício de modelação indicaram que os GLMs, calculados através de métodos de máxima verossimilhança ou métodos bayesianos originaram resultados similares, mesmo nos casos em que a dimensão da amostra era reduzida; e que a adição de um campo aleatório aumentou o ajustamento dos modelos, particularmente para a árvore menos abundante, M. faya, embora a estrutura do campo aleatório fosse claramente afetada pela dimensão da amostra. O terceiro exercício de modelação revelou que existem várias limitações quando se modela o efeito das alterações climáticas na distribuição das espécies, uma vez que os melhores modelos incluíram variáveis topográficas, demonstrando que a modelação baseada somente no clima poderá não ser fiável; verificou-se igualmente que o ajuste dos modelos variava de forma relevante entre as diferentes abordagens de modelação, e que o algoritmo Random Forest apresentou, em geral, os melhores resultados. De uma forma geral, os resultados desta investigação poderão ser aplicados como forma de apoio à gestão da floresta açoriana. Poderão ser replicados em outros sistemas insulares e noutras regiões florestais, não somente em projetos direcionados para a ecologia das espécies florestais, mas também em questões de investigação relacionadas com a previsão do sucesso e expansão das plantas invasoras, a deteção de áreas adequadas para projetos de restauro, a modelação baseada em dados de deteção remota e a modelação do efeito potencial das alterações climáticas.ABSTRACT: Species distribution models (SDMs) have been used in different areas within ecology, namely to model the potential spread of invasive species, to evaluate and manage priority species for conservation and to support forest management. An SDM is a mathematical description of the species distribution in the environmental space that can be used to predict the distribution of the species in the geographic space. The advances in computational capabilities have provided increasingly greater and more intensive statistical algorithms than was previously possible, as reflected by the increasing number of publications addressing SDMs and also the growing variety of modelling approaches. In the Azores, the growing abundance of the species distribution data, the diversity on island size and morphology, and the different spatial patterns that are possible among islands and species, make the archipelago a good model for the comparison of different modelling approaches and to test possible modelling constraints. Overall, the results of this research can be expanded to support Azorean forestry management, and could be replicated in other island systems and forest regions, not only in projects addressing the ecology of particular forest species, but also when handling research questions related with the prediction of plant invader success and expansion, the detection of areas potentially suited for restoration projects, modelling based on remote sense data, and modelling of the potential effect of climate change

Women in Resistance: Reporting the impact of IEEEWiEUFRNexhibition at Science and Tech Week at UFRN

In celebration of the 60th anniversary of UFRN, we have proposed an initiative by IEEE WiEUFRNat CIENTEC aiming to highlight the female contribution to the STEM (Science, Technology, Engineering and Maths) degrees at UFRN over the last 60 years. The highlights were made through an exhibition, composed of four parts: I) description of renowned female icons and their contributions to the STEM areas. II) History of female participation in STEM courses at UFRN, through graphs showing the percentage of female students in the courses since its creation. III) #euexisto campaign: display of testimonials videos from current students of STEM courses explaining why they chose the course. IV) Tribute to female Lecturers: display all female lecturersnames that have taught in STEM courses at UFRN. As a result, the group paida tribute to those brilliant women and highlighted their contribution to STEM;acknowledged the current students and teachers of the courses; and helped raising awareness about the need to encourage the participation of women in these courses and in order to build a more diverse environment. Our main goal was raise awareness that the degrees of STEM had consistently less women than man and thus, our feminist group had a very important role to play in increasing those numbers. From the informal feedback we received, we believe our goal was achieved

Flatness-based control of a single qubit gate

This work considers the open-loop control problem of steering a two level quantum system from an initial to a final condition. The model of this system evolves on the state space SU(2), having two inputs that correspond to the complex amplitude of a resonant laser field. A symmetry preserving flat output is constructed using a fully geometric construction and quaternion computations. Simulation results of this flatness-based open-loop control are provided.Comment: Submitted to IEEE AC. Simulation code available at http://cas.ensmp.fr/~rouchon/publications/PR2007/CodeMatlabScilabQubit.zi