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Tese (Doutorado)
Causal modeling in high-order scenarios: unfolding mechanisms by moving across scales (2023)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares (coorient) ; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)
Unidade: IFSC
Assunto: FÍSICA TEÓRICA
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ABNT
MARTINELLI, Tiago. Causal modeling in high-order scenarios: unfolding mechanisms by moving across scales. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-20062023-095829/. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T. (2023). Causal modeling in high-order scenarios: unfolding mechanisms by moving across scales (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-20062023-095829/
NLM
Martinelli T. Causal modeling in high-order scenarios: unfolding mechanisms by moving across scales [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-20062023-095829/
Vancouver
Martinelli T. Causal modeling in high-order scenarios: unfolding mechanisms by moving across scales [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-20062023-095829/
Trabalho de evento-resumo
Classyfying phenotypes using information theory (2022)
Martinelli, Tiago; Lázaro, Carlos Gracia; Rodrigues, Francisco Aparecido ; Moreno, Yamir
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: TEORIA DA INFORMAÇÃO, TEORIA DO JOGO, FÍSICA MATEMÁTICA
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ABNT
MARTINELLI, Tiago et al. Classyfying phenotypes using information theory. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T., Lázaro, C. G., Rodrigues, F. A., & Moreno, Y. (2022). Classyfying phenotypes using information theory. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
NLM
Martinelli T, Lázaro CG, Rodrigues FA, Moreno Y. Classyfying phenotypes using information theory [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
Vancouver
Martinelli T, Lázaro CG, Rodrigues FA, Moreno Y. Classyfying phenotypes using information theory [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
Trabalho de evento-resumo
The deluge of spurious information in causal network inference (2021)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: TEORIA DA INFORMAÇÃO, REDES COMPLEXAS
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ABNT
MARTINELLI, Tiago e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e RODRIGUES, Francisco Aparecido. The deluge of spurious information in causal network inference. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T., Pinto, D. de O. S., & Rodrigues, F. A. (2021). The deluge of spurious information in causal network inference. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf
NLM
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. The deluge of spurious information in causal network inference [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf
Vancouver
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. The deluge of spurious information in causal network inference [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf
Trabalho de evento-resumo
Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies (2020)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: BIG DATA, REDES COMPLEXAS, TEORIA DA INFORMAÇÃO
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ABNT
MARTINELLI, Tiago e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e RODRIGUES, Francisco Aparecido. Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T., Pinto, D. de O. S., & Rodrigues, F. A. (2020). Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Artigo de periodico
Quantifying quantum reference frames in composed systems: local, global, and mutual asymmetries (2019)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares
Fonte: Physical Review A. Unidade: IFSC
Assuntos: SISTEMA QUÂNTICO, PROCESSOS DE MARKOV
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINELLI, Tiago e PINTO, Diogo de Oliveira Soares. Quantifying quantum reference frames in composed systems: local, global, and mutual asymmetries. Physical Review A, v. 99, n. 4, p. 042124-1-042124-10, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.99.042124. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T., & Pinto, D. de O. S. (2019). Quantifying quantum reference frames in composed systems: local, global, and mutual asymmetries. Physical Review A, 99( 4), 042124-1-042124-10. doi:10.1103/PhysRevA.99.042124
NLM
Martinelli T, Pinto D de OS. Quantifying quantum reference frames in composed systems: local, global, and mutual asymmetries [Internet]. Physical Review A. 2019 ; 99( 4): 042124-1-042124-10.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.99.042124
Vancouver
Martinelli T, Pinto D de OS. Quantifying quantum reference frames in composed systems: local, global, and mutual asymmetries [Internet]. Physical Review A. 2019 ; 99( 4): 042124-1-042124-10.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.99.042124
Trabalho de evento-resumo
Reconstruction of networks from causal information (2018)
Martinelli, Tiago
Fonte: Workshop. Nome do evento: Modern Topics in Quantum Information. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, TEORIA DA INFORMAÇÃO, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINELLI, Tiago. Reconstruction of networks from causal information. 2018, Anais.. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN - Instituto Internacional de Física, 2018. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1xuPiwXbOGK1VimlRm3rgu1R84RmzeVRX/view. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T. (2018). Reconstruction of networks from causal information. In Workshop. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN - Instituto Internacional de Física. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1xuPiwXbOGK1VimlRm3rgu1R84RmzeVRX/view
NLM
Martinelli T. Reconstruction of networks from causal information [Internet]. Workshop. 2018 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1xuPiwXbOGK1VimlRm3rgu1R84RmzeVRX/view
Vancouver
Martinelli T. Reconstruction of networks from causal information [Internet]. Workshop. 2018 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1xuPiwXbOGK1VimlRm3rgu1R84RmzeVRX/view
Dissertação (Mestrado)
Evolução sem evolução: assimetria e a emergência do tempo na teoria quântica (2017)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: MECÂNICA QUÂNTICA, INFORMAÇÃO QUÂNTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINELLI, Tiago. Evolução sem evolução: assimetria e a emergência do tempo na teoria quântica. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-12052017-151551/. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Martinelli, T. (2017). Evolução sem evolução: assimetria e a emergência do tempo na teoria quântica (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-12052017-151551/
NLM
Martinelli T. Evolução sem evolução: assimetria e a emergência do tempo na teoria quântica [Internet]. 2017 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-12052017-151551/
Vancouver
Martinelli T. Evolução sem evolução: assimetria e a emergência do tempo na teoria quântica [Internet]. 2017 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-12052017-151551/

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