--- a/DIFF.tex
+++ b/DIFF.tex
@@ -1309,7 +1309,7 @@
 %
 \begin{figure}
 \begin{center}
-\includegraphics[scale=0.4]{authelc1000.png}
+\includegraphics[width=0.9\textwidth]{authelc1000.png}
 \caption[Aplicação de difusão - autovalores - $ \varepsilon = 10r^2$ - hélice]{Queda dos $20$ primeiros  autovalores da matriz de Markov para o caso da hélice  na aplicação de difusão com $\varepsilon=10r^2$ e $\alpha=1.$ A partir do $6º$ até o $189º$ autovalor todos são nulos com $4$ casas decimais.}
 \label{authelc1000} 
 \end{center}
@@ -1552,8 +1552,8 @@
 %
 \begin{figure}
 \centering
-\subfigure[refim1][$~t=1$]{\includegraphics[scale=0.5]{t1b.png}}
-\subfigure[refim2][$~t=20$]{\includegraphics[scale=0.5]{di27_958b.png}}
+\subfigure[refim1][$~t=1$]{\includegraphics[width=\textwidth]{t1b.png}}
+\subfigure[refim2][$~t=20$]{\includegraphics[width=\textwidth]{di27_958b.png}}
 \caption[Aplicação de difusão - fotos]{Nuvens dos dados de imagens (fotos de faces) agrupadas após aplicação do mapa de difusão. As imagens de cada pessoa foram distinguidas pelos círculos, quadrados e triângulos. Os clusters formados pelo \emph{k-means} estão separados pelas cores amarela, verde e rosa. Foi utilizado $\varepsilon=r^2$ onde $r=2153,6.$}
 \label{diffoto}
 \end{figure}