Orientador: Carlile Campos Lavor

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica

Resumo: O problema fundamental da Geometria de Distâncias, conhecido por PGD, é um problema inverso: dadas algumas distâncias entre pares de pontos, calcular as posições desses pontos em um dado espaço geométrico. Neste trabalho, consideramos uma versão combinatória do PGD associada ao cálculo da...

Resumo: O problema fundamental da Geometria de Distâncias, conhecido por PGD, é um problema inverso: dadas algumas distâncias entre pares de pontos, calcular as posições desses pontos em um dado espaço geométrico. Neste trabalho, consideramos uma versão combinatória do PGD associada ao cálculo da estrutura 3D de proteínas com informações de distâncias provenientes de experimentos de ressonância magnética nuclear (RMN). Para considerar as incertezas presentes nos dados de RMN, investigamos como a Álgebra de Clifford pode ajudar a tratar o problema.

Abstract: The fundamental problem of Distance Geometry (DGP) is an inverse problem: since there exist some known distances between a point pair, one wants to cal- culate the point coordinates in the geometric space. In this work, we explore the combinatorial DGP linked to the calculation of the 3D...

Abstract: The fundamental problem of Distance Geometry (DGP) is an inverse problem: since there exist some known distances between a point pair, one wants to cal- culate the point coordinates in the geometric space. In this work, we explore the combinatorial DGP linked to the calculation of the 3D structure of a protein, using gathered information from Nuclear Magnetic Resonance (NMR). In order to deal with uncertainties from the NMR measurement, we study how the Clifford Algebra can support the solution of this problem.

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