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O objetivo deste trabalho e determinar a solução de algumas equações de coeficientes intervalares. Este estudo utiliza uma Teoria das Aproximações Intervalares, a qual foi descrita por [ACI91]. Nesta teoria a igualdade para intervalos e substituída pela relação de aproximação . Esta substituição deve-se ao fato da igualdade utilizada na Teoria Clássica dos Intervalos para resolução de equações de coeficientes intervalares não apresentar uma solução satisfatória, visto que a solução encontrada não contem todas as soluções das equações reais que compõe a equação intervalar. Pela substituição da igualdade intervalar por uma relação de aproximação é possível determinar a solução de equações de coeficientes intervalares, de maneira que esta solução contenha todas as possíveis soluções das equações reais pertencentes a equação intervalar. Apresenta-se alguns conceitos básicos, bem como analisa-se algumas propriedades no espaço solução ( /(R), +, •, C, 1). São representadas graficamente diferentes tipos de funções neste espaço intervalar, com os objetivos de obtenção da imagem, caracterização da solução e identificação gráfica da região de solução (ótima e externa), para cada tipo de função. Como a representação de intervalos de /(R) esta determinada num semiplano de eixos X - X+, onde X - representa o extremo inferior de cada intervalo e X+ representa o extremo superior dos intervalos, apresenta-se o espaço intervalar estendido /(R). Neste espaço intervalar estão definidos os intervalos não-regulares, representados no outro semi-piano de eixos X - X+ Em /(R) serão apresentados alguns conceitos fundamentais, assim como operações aritméticas e algumas considerações referentes aos intervalos não-regulares. No espaço intervalar /(R) e possível resolver equações de coeficientes intervalares de maneira análoga a resolução de equações reais no espaço real, pois este espaço intervalar possui a estrutura semelhante a de um corpo. Com isto apresenta-se a solução de equações de coeficientes intervalares lineares, obtida diretamente, assim como determina-se a Formula de Bascara Intervalar para resolução da Equação Quadrática Intervalar. Para funções que possuem grau maior que 2 apresenta-se alguns métodos iterativos intervalares, tais como o Método de Newton Intervalar, o Método da Secante Intervalar e o Método híbrido Intervalar, que permitem a obtenção do intervalo solução para funções intervalares. Por fim apresenta-se alguns conceitos básicos no espaço intervalar matricial M„,„(/(R)), bem como apresenta-se alguns métodos diretos para resolução de sistemas de equações lineares intervalares. / The aim of this work is to determine the solution set of some Equations of Interval Coefficients. The study use a Theory of Interval Approximation. The begining of this theory was described by [ACI91]. In this theory the equality for intervals is replaced by an approximation relation. When we make use of that relation to solve interval equations, it's possible to obtain an optimal solution, i.e., to get an interval solution that contain all of real solutions of the real equations envolved in the interval equation. By using the equality of Classical Interval Theory for solving interval equations we can not get an optimal solution, that is, the interval solution in the most of equations not consider some real solutions of real equations that belong to the interval equation. We present some basic concepts and analyse some properties at the interval space (1(R), E, -a x , 1). Different kind of functions are showed in this space in order to obtain the range, the solution caracterization and the graphic identification of the optimal and external solution region, for each kind of function. The representation of intervals in /(R) is determined in a half plane of axes X - , X+, where X - represent the lower endpoint and X+ represent the upper endpoint of the intervals. The nonregular intervals are defined in /(R), which are determined in an other half plane. In this interval space are presenting some specific concepts, as well as arithmetical operations and some remarks about nonregular intervals. The interval space (1(R), +, •, C, Ex , 1) have a similar structure to a field, so it's possible to solve interval coefficients equations analogously as to solve real equations in the real space. We present the solution of linear interval equations and we determine an interval formula to solve square interval equation. We present some intervals iterated methods for functions that have degree greater than 2 that allow to get an interval solution of interval functions. Finally we show some basic concepts about the interval matrix space Af,„„(IR)) and present direct methods for the resolution of linear interval sistems.

Intermittent power sources such as wind and solar are increasingly penetrating electrical grids, mainly motivated by global warming concerns and government policies. These intermittent and non-dispatchable sources of power affect the operation and control of the power system because of the uncertainties associated with their output power. Depending on the penetration level of intermittent sources of power, the electric grid may experience considerable changes in power flows and synchronizing torques associated with system stability, because of the variability of the power injections, among several other factors. Thus, adequate and efficient techniques are required to properly analyze the system stability under such uncertainties. A variety of methods are available in the literature to perform power flow, transient, and voltage stability analyses considering uncertainties associated with electrical parameters. Some of these methods are computationally inefficient and require assumptions regarding the probability density functions (pdfs) of the uncertain variables that may be unrealistic in some cases. Thus, this thesis proposes computationally efficient Affine Arithmetic (AA)-based approaches for voltage and transient stability assessment of power systems, considering uncertainties associated with power injections due to intermittent sources of power. In the proposed AA-based methods, the estimation of the output power of the intermittent sources and their associated uncertainty are modeled as intervals, without any need for assumptions regarding pdfs. This is a more desirable characteristic when dealing with intermittent sources of power, since the pdfs of the output power depends on the planning horizon and prediction method, among several other factors. The proposed AA-based approaches take into account the correlations among variables, thus avoiding error explosions attributed to other self-validated techniques such as Interval Arithmetic (IA).

O objetivo deste trabalho e determinar a solução de algumas equações de coeficientes intervalares. Este estudo utiliza uma Teoria das Aproximações Intervalares, a qual foi descrita por [ACI91]. Nesta teoria a igualdade para intervalos e substituída pela relação de aproximação . Esta substituição deve-se ao fato da igualdade utilizada na Teoria Clássica dos Intervalos para resolução de equações de coeficientes intervalares não apresentar uma solução satisfatória, visto que a solução encontrada não contem todas as soluções das equações reais que compõe a equação intervalar. Pela substituição da igualdade intervalar por uma relação de aproximação é possível determinar a solução de equações de coeficientes intervalares, de maneira que esta solução contenha todas as possíveis soluções das equações reais pertencentes a equação intervalar. Apresenta-se alguns conceitos básicos, bem como analisa-se algumas propriedades no espaço solução ( /(R), +, •, C, 1). São representadas graficamente diferentes tipos de funções neste espaço intervalar, com os objetivos de obtenção da imagem, caracterização da solução e identificação gráfica da região de solução (ótima e externa), para cada tipo de função. Como a representação de intervalos de /(R) esta determinada num semiplano de eixos X - X+, onde X - representa o extremo inferior de cada intervalo e X+ representa o extremo superior dos intervalos, apresenta-se o espaço intervalar estendido /(R). Neste espaço intervalar estão definidos os intervalos não-regulares, representados no outro semi-piano de eixos X - X+ Em /(R) serão apresentados alguns conceitos fundamentais, assim como operações aritméticas e algumas considerações referentes aos intervalos não-regulares. No espaço intervalar /(R) e possível resolver equações de coeficientes intervalares de maneira análoga a resolução de equações reais no espaço real, pois este espaço intervalar possui a estrutura semelhante a de um corpo. Com isto apresenta-se a solução de equações de coeficientes intervalares lineares, obtida diretamente, assim como determina-se a Formula de Bascara Intervalar para resolução da Equação Quadrática Intervalar. Para funções que possuem grau maior que 2 apresenta-se alguns métodos iterativos intervalares, tais como o Método de Newton Intervalar, o Método da Secante Intervalar e o Método híbrido Intervalar, que permitem a obtenção do intervalo solução para funções intervalares. Por fim apresenta-se alguns conceitos básicos no espaço intervalar matricial M„,„(/(R)), bem como apresenta-se alguns métodos diretos para resolução de sistemas de equações lineares intervalares. / The aim of this work is to determine the solution set of some Equations of Interval Coefficients. The study use a Theory of Interval Approximation. The begining of this theory was described by [ACI91]. In this theory the equality for intervals is replaced by an approximation relation. When we make use of that relation to solve interval equations, it's possible to obtain an optimal solution, i.e., to get an interval solution that contain all of real solutions of the real equations envolved in the interval equation. By using the equality of Classical Interval Theory for solving interval equations we can not get an optimal solution, that is, the interval solution in the most of equations not consider some real solutions of real equations that belong to the interval equation. We present some basic concepts and analyse some properties at the interval space (1(R), E, -a x , 1). Different kind of functions are showed in this space in order to obtain the range, the solution caracterization and the graphic identification of the optimal and external solution region, for each kind of function. The representation of intervals in /(R) is determined in a half plane of axes X - , X+, where X - represent the lower endpoint and X+ represent the upper endpoint of the intervals. The nonregular intervals are defined in /(R), which are determined in an other half plane. In this interval space are presenting some specific concepts, as well as arithmetical operations and some remarks about nonregular intervals. The interval space (1(R), +, •, C, Ex , 1) have a similar structure to a field, so it's possible to solve interval coefficients equations analogously as to solve real equations in the real space. We present the solution of linear interval equations and we determine an interval formula to solve square interval equation. We present some intervals iterated methods for functions that have degree greater than 2 that allow to get an interval solution of interval functions. Finally we show some basic concepts about the interval matrix space Af,„„(IR)) and present direct methods for the resolution of linear interval sistems.

O objetivo deste trabalho e determinar a solução de algumas equações de coeficientes intervalares. Este estudo utiliza uma Teoria das Aproximações Intervalares, a qual foi descrita por [ACI91]. Nesta teoria a igualdade para intervalos e substituída pela relação de aproximação . Esta substituição deve-se ao fato da igualdade utilizada na Teoria Clássica dos Intervalos para resolução de equações de coeficientes intervalares não apresentar uma solução satisfatória, visto que a solução encontrada não contem todas as soluções das equações reais que compõe a equação intervalar. Pela substituição da igualdade intervalar por uma relação de aproximação é possível determinar a solução de equações de coeficientes intervalares, de maneira que esta solução contenha todas as possíveis soluções das equações reais pertencentes a equação intervalar. Apresenta-se alguns conceitos básicos, bem como analisa-se algumas propriedades no espaço solução ( /(R), +, •, C, 1). São representadas graficamente diferentes tipos de funções neste espaço intervalar, com os objetivos de obtenção da imagem, caracterização da solução e identificação gráfica da região de solução (ótima e externa), para cada tipo de função. Como a representação de intervalos de /(R) esta determinada num semiplano de eixos X - X+, onde X - representa o extremo inferior de cada intervalo e X+ representa o extremo superior dos intervalos, apresenta-se o espaço intervalar estendido /(R). Neste espaço intervalar estão definidos os intervalos não-regulares, representados no outro semi-piano de eixos X - X+ Em /(R) serão apresentados alguns conceitos fundamentais, assim como operações aritméticas e algumas considerações referentes aos intervalos não-regulares. No espaço intervalar /(R) e possível resolver equações de coeficientes intervalares de maneira análoga a resolução de equações reais no espaço real, pois este espaço intervalar possui a estrutura semelhante a de um corpo. Com isto apresenta-se a solução de equações de coeficientes intervalares lineares, obtida diretamente, assim como determina-se a Formula de Bascara Intervalar para resolução da Equação Quadrática Intervalar. Para funções que possuem grau maior que 2 apresenta-se alguns métodos iterativos intervalares, tais como o Método de Newton Intervalar, o Método da Secante Intervalar e o Método híbrido Intervalar, que permitem a obtenção do intervalo solução para funções intervalares. Por fim apresenta-se alguns conceitos básicos no espaço intervalar matricial M„,„(/(R)), bem como apresenta-se alguns métodos diretos para resolução de sistemas de equações lineares intervalares. / The aim of this work is to determine the solution set of some Equations of Interval Coefficients. The study use a Theory of Interval Approximation. The begining of this theory was described by [ACI91]. In this theory the equality for intervals is replaced by an approximation relation. When we make use of that relation to solve interval equations, it's possible to obtain an optimal solution, i.e., to get an interval solution that contain all of real solutions of the real equations envolved in the interval equation. By using the equality of Classical Interval Theory for solving interval equations we can not get an optimal solution, that is, the interval solution in the most of equations not consider some real solutions of real equations that belong to the interval equation. We present some basic concepts and analyse some properties at the interval space (1(R), E, -a x , 1). Different kind of functions are showed in this space in order to obtain the range, the solution caracterization and the graphic identification of the optimal and external solution region, for each kind of function. The representation of intervals in /(R) is determined in a half plane of axes X - , X+, where X - represent the lower endpoint and X+ represent the upper endpoint of the intervals. The nonregular intervals are defined in /(R), which are determined in an other half plane. In this interval space are presenting some specific concepts, as well as arithmetical operations and some remarks about nonregular intervals. The interval space (1(R), +, •, C, Ex , 1) have a similar structure to a field, so it's possible to solve interval coefficients equations analogously as to solve real equations in the real space. We present the solution of linear interval equations and we determine an interval formula to solve square interval equation. We present some intervals iterated methods for functions that have degree greater than 2 that allow to get an interval solution of interval functions. Finally we show some basic concepts about the interval matrix space Af,„„(IR)) and present direct methods for the resolution of linear interval sistems.

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Modelagem geométrica envolvendo objetos implícitos é um tema de intensa pesquisa em Computação Gráfica. Portanto, obter técnicas eficientes para representar esses objetos é de extrema importância. Dois grupos de objetos implícitos relevantes para Computação Gráfica são as curvas implícitas e superfícies implícitas. As técnicas tradicionais para se aproximar curvas e superfícies implícitas envolvem dividir o domínio e buscar em suas partições partes da curva ou da superfície. Neste projeto propomos um novo métodos de poligonização robusta de curvas implícitas usando uma ferramenta numérica auto-validada chamada de Aritmética Afim. O método consiste na poligonização adaptativa de curvas implícitas em malhas triangulares tridimensionais. / Geometric modeling involving implicit objects is a topic of intense research in Computer Graphics. Thus, obtain efficient techniques for representing these objects is of utmost importance. Two groups of relevant implicit objects for Computer Graphics are implicit curves and implicit surfaces. Traditional techniques for approximating implicit curves and surfaces involve splitting the domain and searching for parts of the curve or the surface. In this project we propose a new methods of robust polygonization of implicit curves using the self-validated numerical tool called Affine Arithmetic. The method consists in the adaptive polygonization of implicit curves in three-dimensional triangular meshes.

Modelos de Markov ocultos (MMOs) são uma ferramenta importante em matemática aplicada e estatística. Eles se baseiam em dois processos estocásticos. O primeiro é uma cadeia de Markov, que não é observada diretamente. O segundo é observável e sua distribuição depende do estado na cadeia de Markov. Supomos que os processos são discretos no tempo e assumem um número finito de estados. Para extrair informações dos MMOs, é necessário estimar seus parâmetros. Diversos algoritmos locais têm sido utilizados nas últimas décadas para essa tarefa. Nosso trabalho estuda a estimação de parâmetros em modelos de Markov ocultos, do ponto de vista da otimização global. Desenvolvemos algoritmos capazes de encontrar, em uma execução bem sucedida, todos os estimadores de máxima verossimilhança globais de um modelo de Markov oculto. Para tanto, usamos aritmética intervalar. Essa aritmética permite explorar sistematicamente o espaço paramétrico, excluindo regiões que não contém soluções. O cálculo da função objetivo é feito através da recursão \\textit, descrita na literatura estatística. Modificamos a extensão intervalar natural dessa recursão usando programação linear. Nossa abordagem é mais eficiente e produz intervalos mais estreitos do que a implementação padrão. Experimentos mostram ganhos de 16 a 250 vezes, de acordo com a complexidade do modelo. Revisamos os algoritmos locais, tendo em vista sua aplicação em métodos globais. Comparamos os algoritmos de Baum-Welch, pontos interiores e gradientes projetados espectrais. Concluímos que o método de Baum-Welch é o mais indicado como auxiliar em otimização global. Modificamos o \\textit{interval branch and bound} para resolver a estimação de modelos com eficiência. Usamos as condições KKT e as simetrias do problema na construção de testes para reduzir ou excluir caixas. Implementamos procedimentos de aceleração da convergência, como o método de Newton intervalar e propagação de restrições e da função objetivo. Nosso algoritmo foi escrito em \\textit{C++}, usando programação genérica. Mostramos que nossa implementação dá resultados tão bons quanto o resolvedor global BARON, porém com mais eficiência. Em média, nosso algoritmo é capaz de resolver $50\\%$ mais problemas no mesmo período de tempo. Concluímos estudando aspectos qualitativos dos MMOs com mistura Bernoulli. Plotamos todos os máximos globais detectados em instâncias com poucas observações e apresentamos novos limitantes superiores da verossimilhança baseados na divisão de uma amostra grande em grupos menores. / Hidden Markov models(HMMs) are an important tool in statistics and applied mathematics. Our work deals with processes formed by two discrete time and finite state space stochastic processes. The first process is a Markov chain and is not directly observed. On the other hand, the second process is observable and its distribution depends on the current state of the hidden component. In order to extract conclusions from a Hidden Markov Model we must estimate the parameters that defines it. Several local algorithms has been used to handle with this task. We present a global optimization approach based on interval arithmetic to maximize the likelihood function. Interval arithmetic allow us to explore parametric space systematically, discarding regions which cannot contain global maxima. We evaluate the objective function and its derivatives by the so called backward recursion and show that is possible to obtain sharper interval extensions for such functions using linear programming. Numerical experiments shows that our approach is $16$ to $250$ times more efficient than standard implementations. We also study local optimization algorithms hidden Markov model estimation. We compare Baum-Welch procedure with interior points and spectral projected gradients. We conclude that Baum-Welch is the best option as a sub-algorithm in a global optimization framework. We improve the well known interval branch and bound algorithm to take advantages on the problem structure. We derive new exclusion tests, based on its KKT conditions and symmetries. We implement our approach in C++, under generic programming paradigm. We show that our implementation is compatible with global optimization solver BARON in terms of precision. We also show that our algorithm is faster than BARON. In average, we can handle with $50\\%$ more problems within the same amount of time. We conclude studying qualitative aspects of Bernoulli hidden Markov models. We plot all global maxima found in small observations instances and show a new upper bound of the likelihood based on splitting observations in small groups.

Modelos de Markov ocultos (MMOs) são uma ferramenta importante em matemática aplicada e estatística. Eles se baseiam em dois processos estocásticos. O primeiro é uma cadeia de Markov, que não é observada diretamente. O segundo é observável e sua distribuição depende do estado na cadeia de Markov. Supomos que os processos são discretos no tempo e assumem um número finito de estados. Para extrair informações dos MMOs, é necessário estimar seus parâmetros. Diversos algoritmos locais têm sido utilizados nas últimas décadas para essa tarefa. Nosso trabalho estuda a estimação de parâmetros em modelos de Markov ocultos, do ponto de vista da otimização global. Desenvolvemos algoritmos capazes de encontrar, em uma execução bem sucedida, todos os estimadores de máxima verossimilhança globais de um modelo de Markov oculto. Para tanto, usamos aritmética intervalar. Essa aritmética permite explorar sistematicamente o espaço paramétrico, excluindo regiões que não contém soluções. O cálculo da função objetivo é feito através da recursão \\textit, descrita na literatura estatística. Modificamos a extensão intervalar natural dessa recursão usando programação linear. Nossa abordagem é mais eficiente e produz intervalos mais estreitos do que a implementação padrão. Experimentos mostram ganhos de 16 a 250 vezes, de acordo com a complexidade do modelo. Revisamos os algoritmos locais, tendo em vista sua aplicação em métodos globais. Comparamos os algoritmos de Baum-Welch, pontos interiores e gradientes projetados espectrais. Concluímos que o método de Baum-Welch é o mais indicado como auxiliar em otimização global. Modificamos o \\textit{interval branch and bound} para resolver a estimação de modelos com eficiência. Usamos as condições KKT e as simetrias do problema na construção de testes para reduzir ou excluir caixas. Implementamos procedimentos de aceleração da convergência, como o método de Newton intervalar e propagação de restrições e da função objetivo. Nosso algoritmo foi escrito em \\textit{C++}, usando programação genérica. Mostramos que nossa implementação dá resultados tão bons quanto o resolvedor global BARON, porém com mais eficiência. Em média, nosso algoritmo é capaz de resolver $50\\%$ mais problemas no mesmo período de tempo. Concluímos estudando aspectos qualitativos dos MMOs com mistura Bernoulli. Plotamos todos os máximos globais detectados em instâncias com poucas observações e apresentamos novos limitantes superiores da verossimilhança baseados na divisão de uma amostra grande em grupos menores. / Hidden Markov models(HMMs) are an important tool in statistics and applied mathematics. Our work deals with processes formed by two discrete time and finite state space stochastic processes. The first process is a Markov chain and is not directly observed. On the other hand, the second process is observable and its distribution depends on the current state of the hidden component. In order to extract conclusions from a Hidden Markov Model we must estimate the parameters that defines it. Several local algorithms has been used to handle with this task. We present a global optimization approach based on interval arithmetic to maximize the likelihood function. Interval arithmetic allow us to explore parametric space systematically, discarding regions which cannot contain global maxima. We evaluate the objective function and its derivatives by the so called backward recursion and show that is possible to obtain sharper interval extensions for such functions using linear programming. Numerical experiments shows that our approach is $16$ to $250$ times more efficient than standard implementations. We also study local optimization algorithms hidden Markov model estimation. We compare Baum-Welch procedure with interior points and spectral projected gradients. We conclude that Baum-Welch is the best option as a sub-algorithm in a global optimization framework. We improve the well known interval branch and bound algorithm to take advantages on the problem structure. We derive new exclusion tests, based on its KKT conditions and symmetries. We implement our approach in C++, under generic programming paradigm. We show that our implementation is compatible with global optimization solver BARON in terms of precision. We also show that our algorithm is faster than BARON. In average, we can handle with $50\\%$ more problems within the same amount of time. We conclude studying qualitative aspects of Bernoulli hidden Markov models. We plot all global maxima found in small observations instances and show a new upper bound of the likelihood based on splitting observations in small groups.

Modelagem geométrica envolvendo objetos implícitos é um tema de intensa pesquisa em Computação Gráfica. Portanto, obter técnicas eficientes para representar esses objetos é de extrema importância. Dois grupos de objetos implícitos relevantes para Computação Gráfica são as curvas implícitas e superfícies implícitas. As técnicas tradicionais para se aproximar curvas e superfícies implícitas envolvem dividir o domínio e buscar em suas partições partes da curva ou da superfície. Neste projeto propomos um novo métodos de poligonização robusta de curvas implícitas usando uma ferramenta numérica auto-validada chamada de Aritmética Afim. O método consiste na poligonização adaptativa de curvas implícitas em malhas triangulares tridimensionais. / Geometric modeling involving implicit objects is a topic of intense research in Computer Graphics. Thus, obtain efficient techniques for representing these objects is of utmost importance. Two groups of relevant implicit objects for Computer Graphics are implicit curves and implicit surfaces. Traditional techniques for approximating implicit curves and surfaces involve splitting the domain and searching for parts of the curve or the surface. In this project we propose a new methods of robust polygonization of implicit curves using the self-validated numerical tool called Affine Arithmetic. The method consists in the adaptive polygonization of implicit curves in three-dimensional triangular meshes.