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Modeling and Analysis of Data in Complex Systems

O MADComplex, grupo de caráter interdisciplinar e composto majoritariamente por físicos, dedica-se ao estudo de sistemas complexos, com ênfase em fenômenos marcados por não linearidade e desordem. Nossa atuação está voltada à compreensão e descrição desses sistemas por meio de abordagens teóricas e computacionais.

Priorizamos o desenvolvimento de modelos analíticos e numéricos robustos, capazes de representar e prever o comportamento de sistemas realísticos. A análise de dados desempenha papel central nesse processo, conectando teoria e observação.

A interação com grupos experimentais, aliada ao uso de métodos numéricos avançados e técnicas de Inteligência Artificial, constitui um eixo fundamental de nossas atividades.

Temas:

  • Desenvolvimento de métodos analíticos e numéricos no estudo de sistemas complexos
  • Espalhamento em sistemas bidimensionais
  • Transporte quântico em estruturas de matéria condensada ordenadas e desordenadas
  • Métodos topológicos em Mecânica Quântica e Física Estatística
  • Modelagem de sistemas complexos orientada a dados (ou Data-driven)
  • Processos de Lévy arbitrários
  • Ecologia de Movimento
  • Formação de padrões em Biologia
  • Modelagem de Neurociência orientada a dados

Responsável institucional:

User
Marcos Gomes Eleuterio da Luz
marcosluz@ufpr.br

Projetos:

Principais publicações:

  • Spin-dependent transport in long semiconductor heterostructures with Rashba effect: A Green’s function approach. Physica E, v. 177, p. 116451, 2026. DOI: 10.1016/j.physe.2025.116451
  • Relativistic Lévy processes. Physical Review E, v. 112, p. 044125, 2025. DOI: 10.1103/wf2s-g7lv
  • Characterizing stage-dependent neuromotor patterns in Drosophila melanogaster larvae through a graph construction approach. Frontiers in Neuroscience, v. 19, p. 1557624, 2025. DOI: 10.3389/fnins.2025.1557624
  • Delay suppression control of β-oscillations: a proposal for dual-target adaptive deep brain stimulation on STN-GPe network model. Biological Cybernetics, v. 119, p. 21, 2025. DOI: 10.1007/s00422-025-01021-5
  • Correlation trends between the Ising critical temperature and the corresponding spanning tree constant. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, v. 2025, p. 043202, 2025. DOI: 10.1088/1742-5468/adc4cd
  • Correlations in the EPR State Observables. Entropy, v. 26, p. 476, 2024. DOI: 10.3390/e26060476
  • Active displacement of a unique diatom–ciliate symbiotic association. Fluids, v. 9, p. 283, 2024. DOI: 10.3390/fluids9120283
  • Stochastic-like characteristics of arithmetic dynamical systems: the Collatz hailstone sequences. Journal of Physics: Complexity, v. 5, p. 015011, 2024. DOI: 10.1088/2632-072X/ad271f
  • Scattering quantum walk framework for two-dimensional materials: The case of honeycomb lattice structures. Physical Review B, v. 108, p. 094303, 2023. DOI: 10.1103/PhysRevB.108.094303
  • Plasmodium sporozoite search strategy to locate hotspots of blood vessel invasion. Nature Communications, v. 14, p. 2965, 2023. DOI: 10.1038/s41467-023-38706-z
Última atualização:
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