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A presente dissertação aborda pesquisas recentes sobre dois tópicos distintos da Matemática. Não é a primeira vez que as conexões entre geometria e álgebra são frutíferas, mas é somente agora que as idéias geométricas estão sendo aplicadas efetivamente na fatoração de polinômios, um tema puramente algébrico. Mais especificamente, estudamos a decomposição de politopos e suas aplicações na fatoração de polinômios. Começamos apresentando construções de politopos integralmente indecomponíveis que levam a critérios de irredutibilidade de polinômios. Estudamos detalhadamente algoritmos para a decomposição de politopos, sempre ilustrados com exemplos e comentários sobre suas aplicações. Terminamos apresentando um algoritmo desenvolvido por Fatima Salem, Shuhong Gao e Alan Lauder, que fatora polinômios bivariados a partir da decomposição do seu politopo de Newton associado. Esse algoritmo é um marco nessa área já que traduz, pela primeira vez, de forma eficiente, idéias geométricas para a fatoração polinomial, usando uma técnica similar ao levantamento de Hensel. The present work deals with recent research about two distinct mathematical topics. It is not the first time that connections between geometry and algebra are fruitful, but it is only now that geometric ideas are being applied effectively in polynomial factorization, a purely algebraic theme. More specifically we study the decomposition of polytopes and their applications on polynomial factorization. We begin studying construction of indecomposable polytopes which give many irreducibility criteria polynomial. We study thoroughly algorithms for decomposition of polytopes, always illustrated with examples and comments about their applications. We finish presenting an algorithm developed by Fatima Salem, Shuhong Gao and Alan Lauder for factoring bivariate polynomials from the decomposition of the Newton polytope associated. This algorithm is a mark land in the field since it translate, for the first time, effectivelly, geometric ideas for polynomial factorization using a technic similar to Hensel lifting.

Atualmente temos uma grande quantidade de dados disponíveis e é uma tarefa muito difícil interpretá-los. Desta maneira, classificar esses dados em um pequeno número de grupos baseado em suas afinidades pode ajudar a obter informações valiosas sobre eles. Este é o objetivo dos algoritmos de clusterização (particionamento), que buscam dividir dados em um determinado número de clusters (grupos) de forma que dados que possuam mais afinidade fiquem no mesmo cluster e dados com menos afinidade fiquem em clusters diferentes. Nesta dissertação trabalhamos com métodos espectrais para particionamento de dados, que usam ingredientes de álgebra linear e teoria espectral de grafos. Em nossa primeira contribuição apresentamos os resultados que obtivemos em duas aplicações das técnicas espectrais. A primeira aplicação está relacionada ao mercado financeiro, onde apresentamos uma estratégia em que clusterizamos um conjunto de ações e utilizamos critérios relacionados ao factor investing para montar portfólios. A segunda aplicação está relacionada à pandemia da COVID-19, onde obtivemos uma classificação do estado do Rio Grande do Sul em três clusters (regiões) de risco, alto risco, médio risco e baixo risco. Terminamos apresentando um novo algoritmo de clusterização espectral, mais especificamente desenvolvemos uma nova medida de similaridade. A nossa medida apresenta uma série de vantagens: (1) o usuário não precisa definir nenhum parâmetro para utilizar a medida, tornando-a fácil de aplicar; (2) a medida é invariante sob translações e expansões; (3) a medida apresentou bom desempenho em conjuntos de dados sintéticos e, em situações reais, apresentou desempenho similar a outros métodos existentes, que precisam de pelo menos um parâmetro de escala definido pelo usuário para serem utilizados. Nowadays we have a large amount of data available and it is a very difficult task to interpret it. In this way, classifying this data into a small number of groups based on their affinities can help to obtain valuable insight about them. This is the aim of clustering (partitioning) algorithms, which seek to split data into a certain number of clusters (groups) so that data with more affinity lie in the same cluster and data with less affinity lie in different clusters. In this dissertation we work with spectral methods for data partitioning, which use ingredients from linear algebra and spectral graph theory. In our first contribution we present the results we obtained in two applications of spectral techniques. The first application is related to the financial market, where we present a strategy in which we cluster a set of stocks and use criteria related to the factor investing to build portfolios. The second application is related to the COVID-19 pandemic, where we obtained a classification of the state of Rio Grande do Sul in three clusters (regions) of risk, high risk, medium risk and low risk. We finish presenting a new spectral clustering algorithm, more specifically, we developed a new similarity measure. Our measure has a number of advantages: (1) the user does not need to define any parameters to use the measure, making it easy to apply; (2) the measure is invariant under translations and expansions; (3) the measure performed well in synthetic data sets and, in real situations, it performed similarly to other existing methods, which need at least one user-defined scale parameter to be used.

O problema de Turán, assim como seu derivado, o problema de Zarankiewicz, pertencem à área de teoria extremal de grafos, e são problemas em aberto. Na década de 90, houve o passo inicial ao que alguns autores chamam de teoria espectral extremal, que ocorre ao solucionar problemas extremais com o auxílio da teoria espectral de grafos. Motivados por tal expansão, apresentamos algumas cotas retiradas da literatura associadas ao problema de Zarankiewicz e às matrizes de adjacência, Laplaciana e Laplaciana sem sinal, juntamente com o passo a passo de suas demonstrações. Visamos fortalecer nosso “background” para uma futura interpretação do problema de Zarankiewicz associado à matriz Laplaciana normalizada, que se encontra em aberto. Por fim, apresentamos comentários e limitantes superiores ao número de arestas associadas aos resultados indicados acima. Indicamos, também, que trabalhos futuros pretendemos estudar. The Turán problem, as well as its derivative, the Zarankiewicz problem, belong to the extremal graph theory and are open problems. In the 90’s started what some authors call the spectral extremal graph theory, which occurs by solving extremal problems with the aid of the spectral graph theory. Motivated by such expansion, we present some bounds, taken from the literature, associated with the Zarankiewicz problem and the adjacency, Laplacian, and signless Laplacian matrices, along with step-by-step demonstrations of each. Our aim is to strengthen our background for a future interpretation of the Zarankiewicz problem associated with the normalized Laplacian matrix, which also remains open. Finally, we comment on the results and present upper bounds for the number of edge associated with the results above. We also indicate what should be addressed by future studies.

Cografos representam uma classe de grafos que pode ser de nida e caracterizada de diversas maneiras. A estrutura de relacionamento entre seus vértices, permite que um cografo possa ser construído de forma recursiva a partir de um único vértice. Neste trabalho estudamos algumas caracterizações clássicas de cografos, dentre as quais abordamos: livre de P4, formas recursivas utilizando união, complemento e junção, diâmetro de todo subgrafo induzido 2, vértices irmãos, propriedade CK(clique Kernel), e formas recusivas utilizando duplicação e coduplica ção de vértices. A principal contribuição foi relacionar algumas das diferentes formas de caracterizações de um cografo com a de nição de grafo complementar redutível. Apresentamos algumas formas de representar cografos, que podem ser encontradas em diversos trabalhos, como forma normalizada, coárvore e matriz de adjacência. Estudamos um algoritmo que auxilia na localização de autovalores em cografos, como contribuição apresentamos os detalhes teóricos sobre seu funcionamento através da Lei na Inércia de Sylvester, e da obtenção de matrizes congruentes à matriz A+xI, onde A é a matriz de adjacência de um cografo, x é um número real e I é a matriz identidade de mesma ordem de A. Com este algoritmo, estudamos alguns resultados clássicos sobre o espectro de um cografo, que são: a multiplicidade dos autovalores 1 e 0, e que um cografo não possui autovalores no intervalo (1; 0). Além disso, apresentaremos algumas aplicações para obter famílias de cografos com a mesma energia de grafos completos Kn. Cographs are a class of graphs that can be de ned and characterized in several ways. The structure given in terms of vertices enable a cograph to be built by recursive form from a single vertice. In this work, we study some classical characterizations of cographs, among which: P4 - free, recursive form with union, complement and join, diameter of all induced subgraph connected 2, siblings vertices, property CK(cliqueKernel), and recursive form by duplication and coduplication of vertices. As main contribution, we establish a relationship between some characterizations of cographs, which is a complement reducible graph. We also show some ways to make a mathematical representation that can be found in various works, as normalized form, cotree and adjacency matrix. We study an algorithm that can help us to nd eigenvalues in cographs, as an additional contribution we provide the theoretical details about its operation through the Sylvester Law of Inertia and how to get congruent matrices from A+xI, where A is the adjacency matrix of a cograph, x is a real number and I is a identity matrix with the same order of A. Using the algorithm, we study some classical results about spectral set of a cograph, as the multiplicity of eigenvalues 1 and 0, and the statement of no cographs have eigenvalues in (1; 0). In addition, we show some applications to nd cograph families with the same energy of complete graphs Kn.

Neste trabalho, consideramos o problema de calcular o reticulado de subcorpos de uma extensão separável e de grau nito k( )/k. Isto e, queremos encontrar todos os corpos L tais que k L k( ). Até recentemente, o algoritmo utilizado pela maioria dos Sistemas Algébricos Computacionais baseava-se em um problema combinatorial nas raízes do polinômio minimal f de sobre k. Em 2013, um algoritmo foi apresentado para encontrar tais subcorpos. Este método calcula um pequeno conjunto de subcorpos, chamados de subcorpos principais, com a propriedade de que todo subcorpo de k( )/k e a interseção de alguns destes subcorpos. Assim, calcular o reticulado de subcorpos e dividido em duas etapas: 1) Encontrar os subcorpos principais de k( )/k e 2) Calcular todas as interseções destes subcorpos. A primeira etapa pode ser feita em tempo polinomial. Entretanto, a segunda etapa não pode e assim, domina a complexidade do algoritmo. Nosso objetivo e melhorar a segunda etapa, tanto em teoria quanto na prática. Para isso, mostramos como rapidamente calcular todas as interseções entre os subcorpos principais. Embora a complexidade continue não sendo limitada polinomialmente (e também não poderia ser, pois o número total de subcorpos não o é), conseguimos melhorar a complexidade do algoritmo. Também notamos um melhoramento na prática, principalmente quando o número de subcorpos e grande. Além disso, estudamos dois casos especiais: corpos numéricos e o corpo das funções racionais. Para corpos numéricos (i.e., quando k = Q), também apresentamos um melhoramento para a primeira etapa. No segundo caso, os subcorpos da extensão k(t)=k(f(t)), definida por f(t) 2 k(t), nos fornecem decomposições da função racional f(t). Nosso algoritmo tem uma performance melhor que algoritmos anteriores para calcular as decomposições de funções racionais. In this work, we consider the problem of computing the sub eld lattice of a separable and nite degree eld extension k( )/k. That is, we wish to nd all elds L such that k L k( ). Until recently, the algorithm used by most Computer Algebraic Systems relied on a combinatorial problem on the roots of the minimal polynomial f of over k, which can be a computationally expensive task. In 2013, another algorithm was presented to nd the sub eld lattice of k( )/k. This method computes a small set of sub elds, called principal sub elds, with the property that any other sub eld of k( )/k is the intersection of some of these principal sub elds. Thus, the problem of computing the sub eld lattice can be split into 2 steps: 1) Find the principal sub elds of k( )/k and 2) Compute all intersections of these sub elds. The rst step can be executed in polynomial time however, the second step can not and thus, dominates the algorithm complexity.Our main goal is to improve the second step, both theoretically and practically. More speci cally, we develop a method to quickly compute all intersections of principal sub elds. While the complexity is still not polynomially bounded (in fact, it can not be for the total number of sub elds is not polynomially bounded), this new method helps to improve the non-polynomial part of the complexity. Practical performance is also improved when the number of intersections is large. We also focus on two special cases: number elds and rational function elds. For the number eld case (i.e., when k = Q), we also present an improvement for the rst step. For the rational function eld case, computing the sub eld lattice of the extension K(t)=K(f(t)) de ned by f(t) 2 K(t) yields all decompositions of the rational function f(t). Our algorithm outperforms previous algorithms for computing rational function decompositions.

A Teoria Espectral de Grafos tem como objetivo descobrir propriedades de um grafo G através da análise do espectro de uma matriz associada ao grafo. Nesta dissertação estudamos a matriz de adjacência A(G), a matriz laplaciana L(G) e a matriz laplaciana sem sinal Q(G). Para cada uma dessas matrizes estudamos o comportamento dos autovalores no que diz respeito `a integralidade. Mais especificamente, estudamos os grafos integrais, os grafos Q-integrais e os grafos L-integrais, que são os grafos que têm espectro inteiro em relação `as matrizes A(G), Q(G) e L(G), respectivamente. Estudamos a variação espectral inteira via adição de aresta para a matriz laplaciana. Vimos que se os autovalores da matriz laplaciana variam de maneira inteira, então um dos autovalores aumenta em duas unidades ou dois dos autovalores aumentam em uma unidade cada um. Esses dois tipos de variações são conhecidas como variação espectral inteira em um lugar e dois lugares [26, 33], respectivamente. Essas duas variações foram cruciais para estabelecermos uma estratégia para construção de grafos L-integrais por adição de arestas. Além disso, estudamos os grafos construtivelmente laplaciano integrais [28], que são um subconjunto dos grafos L-integrais. Caracterizamos este subconjunto através dos subgrafos induzidos e mostramos uma técnica alternativa para calcular o seu espectro. Estudamos também algumas famílias com infinitos grafos integrais e grafos Q-integrais construídos através do join de grafos regulares [12, 15, 24]. The spectral graph theory aims to discover properties of a graph G by analyzing the spectrum of a matrix associated to the graph. In this thesis, we study the adjacency matrix A(G), Laplacian matrix L(G) and the signless Laplacian matrix Q(G). For each of these matrices we study the behavior of eigenvalues with respect to integrality. More specifically, we study integral graphs, Q-integral graphs and L-integral graphs, which are graphs that have integral spectrum with regard to the matrices A(G), Q(G) and L(G), respectively. We study the spectral integral variation for the Laplacian matrix under the addition of an edge. We have seen that if the eigenvalues of the Laplacian matrix change by integer quantities, then one of the eigenvalues increases by two units or two of the eigenvalues increase by one unit each. These two types of variation are known as spectral integral variation in one place and two places [26, 33], respectively. These two variations were crucial to establish a strategy for building L-integral graphs by adding edges. Moreover, we studied the class of constructably Laplacian integral graphs, that are a subset of L-integral graphs. We characterize this subset through vertex-induced subgraphs and show an alternative technique for calculating their spectrum. We also study some families with infinite integral graphs and Q-integral graphs built through the join of regular graphs [12, 15, 24].

A teoria espectral de grafos visa descobrir propriedades de um grafo G por meio da análise do espectro de uma matriz associada ao grafo. Neste trabalho, estudamos a matriz de adjacência A, a matriz laplaciana L, a matriz laplaciana normalizada L e a matriz laplaciana sem sinal Q e para essas matrizes apresentamos resultados de entrelaçamento de autovalores associados com as operações de deleção de uma aresta e de deleção de um vértice. Além disso, mostramos resultados de entrelaçamento de autovalores associados com a operação de contração de dois vértices para a matriz de adjacência A e para matriz laplaciana normalizada L. Como contribuição original construímos resultados de entrelaçamento de autovalores associados com a operação de subdivisão de uma aresta para as matrizes A, L, L e Q, e associados com a operação de contração de vértices para L e Q. The spectral graph theory aims to discover properties of a graph G through the analysis of the spectrum of a matrix associated with the graph. In this work, we study the adjacency matrix A, the standard Laplacian matrix L, the normalized Laplacian matrix L and the signless Laplacian matrix Q and for these matrices we present eigenvalues interlacing results associated with the operations of deleting an edge and deleting a vertex. Moreover, we show eigenvalues interlacing results associated with the vertex contraction operation for the adjacency matrix A and the normalized laplacian matrix L. As original contribution, we prove some results about eigenvalues interlacing associated with the operation of subdivision of an edge for the matrices A, L, L and Q, and associated with the vertex contraction operation for L and Q.