Les systèmes embarqués ont évolué d'une manière spectaculaire et sont devenus partie intégrante de notre quotidien. En réponse aux exigences grandissantes en termes de nombre de fonctionnalités et donc de flexibilité, les parties logicielles de ces systèmes se sont vues attribuer une place importante malgré leur manque d'efficacité, en comparaison aux solutions matérielles. Par ailleurs, vu la prolifération des systèmes nomades et à ressources limités, tenir compte de la performance est devenu indispensable pour bien les concevoir. Dans cette thèse, nous proposons une démarche rigoureuse et intégrée pour la modélisation et l'évaluation de performance tôt dans le processus de conception. Cette méthode permet de construire des modèles, au niveau système, conformes aux spécifications fonctionnelles, et intégrant les contraintes non-fonctionnelles de l'environnement d'exécution. D'autre part, elle permet d'analyser quantitativement la performance de façon rapide et précise. Cette méthode est guidée par les modèles et se base sur le formalisme $mathcal{S}$BIP que nous proposons pour la modélisation stochastique selon une approche formelle et par composants. Pour construire des modèles conformes au niveau système, nous partons de modèles purement fonctionnels utilisés pour générer automatiquement une implémentation distribuée, étant donnée une architecture matérielle cible et un schéma de répartition. Dans le but d'obtenir une description fidèle de la performance, nous avons conçu une technique d'inférence statistique qui produit une caractérisation probabiliste. Cette dernière est utilisée pour calibrer le modèle fonctionnel de départ. Afin d'évaluer la performance de ce modèle, nous nous basons sur du model checking statistique que nous améliorons à l'aide d'une technique d'abstraction. Nous avons développé un flot de conception qui automatise la majorité des phases décrites ci-dessus. Ce flot a été appliqué à différentes études de cas, notamment à une application de reconnaissance d'image déployée sur la plateforme multi-cœurs STHORM. / In the present work, we tackle the problem of modeling and evaluating performance in the context of embedded systems design. These have become essential for modern societies and experienced important evolution. Due to the growing demand on functionality and programmability, software solutions have gained in importance, although known to be less efficient than dedicated hardware. Consequently, considering performance has become a must, especially with the generalization of resource-constrained devices. We present a rigorous and integrated approach for system-level performance modeling and analysis. The proposed method enables faithful high-level modeling, encompassing both functional and performance aspects, and allows for rapid and accurate quantitative performance evaluation. The approach is model-based and relies on the $mathcal{S}$BIP formalism for stochastic component-based modeling and formal verification. We use statistical model checking for analyzing performance requirements and introduce a stochastic abstraction technique to enhance its scalability. Faithful high-level models are built by calibrating functional models with low-level performance information using automatic code generation and statistical inference. We provide a tool-flow that automates most of the steps of the proposed approach and illustrate its use on a real-life case study for image processing. We consider the design and mapping of a parallel version of the HMAX models algorithm for object recognition on the STHORM many-cores platform. We explored timing aspects and the obtained results show not only the usability of the approach but also its pertinence for taking well-founded decisions in the context of system-level design.

In this thesis, we study two fundamental problems that arise in the modeling of stochastic systems: (i) Validation of stochastic models against behavioral specifications such as temporal logics, and (ii) Discovery of kinetic parameters of stochastic biochemical models from behavioral specifications. We present a new Bayesian algorithm for Statistical Model Checking of stochastic systems based on a sequential version of Jeffreys’ Bayes Factor test. We argue that the Bayesian approach is more suited for application do- mains like systems biology modeling, where distributions on nuisance parameters and priors may be known. We prove that our Bayesian Statistical Model Checking algorithm terminates for a large subclass of prior probabilities. We also characterize the Type I/II errors associated with our algorithm. We experimentally demonstrate that this algorithm is suitable for the analysis of complex biochemical models like those written in the BioNetGen language. We then argue that i.i.d. sampling based Statistical Model Checking algorithms are not an effective way to study rare behaviors of stochastic models and present another Bayesian Statistical Model Checking algorithm that can incorporate non-i.i.d. sampling strategies. We also present algorithms for synthesis of chemical kinetic parameters of stochastic biochemical models from high level behavioral specifications. We consider the setting where a modeler knows facts that must hold on the stochastic model but is not confident about some of the kinetic parameters in her model. We suggest algorithms for discovering these kinetic parameters from facts stated in appropriate formal probabilistic specification languages. Our algorithms are based on our theoretical results characterizing the probability of a specification being true on a stochastic biochemical model. We have applied this algorithm to discover kinetic parameters for biochemical models with as many as six unknown parameters.

Les systèmes embarqués ont évolué d'une manière spectaculaire et sont devenus partie intégrante de notre quotidien. En réponse aux exigences grandissantes en termes de nombre de fonctionnalités et donc de flexibilité, les parties logicielles de ces systèmes se sont vues attribuer une place importante malgré leur manque d'efficacité, en comparaison aux solutions matérielles. Par ailleurs, vu la prolifération des systèmes nomades et à ressources limités, tenir compte de la performance est devenu indispensable pour bien les concevoir. Dans cette thèse, nous proposons une démarche rigoureuse et intégrée pour la modélisation et l'évaluation de performance tôt dans le processus de conception. Cette méthode permet de construire des modèles, au niveau système, conformes aux spécifications fonctionnelles, et intégrant les contraintes non-fonctionnelles de l'environnement d'exécution. D'autre part, elle permet d'analyser quantitativement la performance de façon rapide et précise. Cette méthode est guidée par les modèles et se base sur le formalisme $mathcal{S}$BIP que nous proposons pour la modélisation stochastique selon une approche formelle et par composants. Pour construire des modèles conformes au niveau système, nous partons de modèles purement fonctionnels utilisés pour générer automatiquement une implémentation distribuée, étant donnée une architecture matérielle cible et un schéma de répartition. Dans le but d'obtenir une description fidèle de la performance, nous avons conçu une technique d'inférence statistique qui produit une caractérisation probabiliste. Cette dernière est utilisée pour calibrer le modèle fonctionnel de départ. Afin d'évaluer la performance de ce modèle, nous nous basons sur du model checking statistique que nous améliorons à l'aide d'une technique d'abstraction. Nous avons développé un flot de conception qui automatise la majorité des phases décrites ci-dessus. Ce flot a été appliqué à différentes études de cas, notamment à une application de reconnaissance d'image déployée sur la plateforme multi-cœurs STHORM. / In the present work, we tackle the problem of modeling and evaluating performance in the context of embedded systems design. These have become essential for modern societies and experienced important evolution. Due to the growing demand on functionality and programmability, software solutions have gained in importance, although known to be less efficient than dedicated hardware. Consequently, considering performance has become a must, especially with the generalization of resource-constrained devices. We present a rigorous and integrated approach for system-level performance modeling and analysis. The proposed method enables faithful high-level modeling, encompassing both functional and performance aspects, and allows for rapid and accurate quantitative performance evaluation. The approach is model-based and relies on the $mathcal{S}$BIP formalism for stochastic component-based modeling and formal verification. We use statistical model checking for analyzing performance requirements and introduce a stochastic abstraction technique to enhance its scalability. Faithful high-level models are built by calibrating functional models with low-level performance information using automatic code generation and statistical inference. We provide a tool-flow that automates most of the steps of the proposed approach and illustrate its use on a real-life case study for image processing. We consider the design and mapping of a parallel version of the HMAX models algorithm for object recognition on the STHORM many-cores platform. We explored timing aspects and the obtained results show not only the usability of the approach but also its pertinence for taking well-founded decisions in the context of system-level design.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:14:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 705049 bytes, checksum: 4794f7004746261efe9996d47989dd1f (MD5) Previous issue date: 2014-10-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this thesis, we presented models of two state stochastic systems which interact through a global coupling, in a way that each population unit contributes to the state transition rates of the other units. We presented two models of global coupling in which is possible to observe a phase transition of a regime with units equally distributed on the two states to a phase where there is an agglomeration of units in one of the states. In the first coupling model this transition occurs in a continuous way as we increase the coupling parameter. Through a mean field approximation we shown that this phase transition occurs due to a subcritical pitchfork bifurcation where one of the phases is associated to a monostable regime (units equally distributed in the two states) and the other phase to a symmetric bistable regime (majority of the units agglomerated in one of the states). On the other hand the other model presents a discontinuous phase transition as we increase the coupling parameter, the mean field approach shows that this phase transition occurs due a supercritical pitchfork bifurcation where we have a monostable regime and a tristable regime presenting symmetry in relation to the central potential well, as the coupling parameter is increased the central stability reduces while the two other states becomes more stable. It was shown that for both coupling models, when we have a finite number of oscillators the system presents a multiplicative noise structure. This noise structure turns the stable states obtained with the mean field approximation on metastable states, also the fluctuations due to a finite number of units breaks the symmetry in the multistable regimes, this symmetry break occurs due to the asymmetric intensity of the fluctuations. We also obtained a Fokker-Planck equation for this system and the probability distribution of the number of units in each state, from this distribution it was possible to build a phase diagram for the phase transition from themonostable regime to the regime that presents multistability. This transition is characterized in terms of the coupling parameter and the number of units in the system. / Nesta tese, apresentamos modelos de sistemas estocásticos de dois níveis que interagem através de um acoplamento global, de forma que o estado ocupado por cada unidade da população influi na taxa de transição de estado das demais. Apresentamos dois modelos de acoplamento global onde é possível observar uma transição de fase de um regime onde as unidades estão distribuídas igualmente entre os dois estados para uma fase onde há a aglomeração de unidades em um dos estados. Em um dos modelos de acoplamento essa transição ocorre de forma continua com o parâmetro de acoplamento. Através de uma aproximação de campo médio mostramos que essa transição de fase ocorre devido a uma bifurcação de forquilha sub-crítica onde uma das fases ´e associada a um regime monopolista (unidades igualmente divididas entre os dois estados) e a outra fase a um regime bioestavel simétrico (maior parte das unidades aglomeradas em um dos estados). J´a o outro modelo apresenta uma transic¸ ao de fase descont´ınua com o par ametro de acoplamento. A abordagem de campo m´edio revela que essa transic¸ ao de fase ocorre atrav´es de uma bifurcac¸ ao de forquilha supercr´ıtica onde temos um regimemonoest´avel e um regime triest´avel apresentando simetria com relac¸ ao ao poc¸o de potencial central e a medida que o par ametro de acoplamento ´e aumentado a estabilidade central diminui enquanto os outros dois estados se tornam mais est´aveis. Foi mostrado que para ambos os modelos de acoplamento, quando temos uma quantidade finita de osciladores o sistema apresenta uma estrutura de ru´ıdo multiplicativo. Essa estrutura de ru´ıdo torna os estados est´aveis obtidos com a aproximac¸ ao de campo m´edio em estados metaest´aveis. Tamb´em foi mostrado que as flutuac¸ oes devido a quantidade finita de unidades quebra a simetria nos regimes com multiestabilidade, essa quebra de simetria ocorre devido a assimetrias da intensidade das flutuac¸ oes. Obtemos tamb´em uma equac¸ ao de Fokker-Planck para esse sistema. A soluc¸ ao da equac¸ ao de Fokker-Planck nos d´a a distribuic¸ ao de probabilidade da quantidade de unidades em cada estado. Essa distribuic¸ ao torna poss´ıvel a construc¸ ao de um diagrama de fases para a transic¸ ao de fase dos regimes monoest ´aveis para os regimes que apresentam multiestabilidade. Essa transic¸ ao ´e caracterizada em termos do par ametro de acoplamento e da quantidade de unidades do sistema.

Orientador: Jose Roberto de França Arruda / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-05T10:01:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nunes_RonaldoFernandes_D.pdf: 2368458 bytes, checksum: 01da7061fcacf61682f9aa00dceb6837 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Neste trabalho, o problema da análise dinâmica de estruturas em médias freqüências é abordado. Em geral, métodos numéricos tais como elementos finitos e elementos de contorno não são apropriados para tratar estes casos. As principais razões são a necessidade do refinamento das malhas com o aumento da freqüência e o cálculo da influência dos parâmetros incertos, cujo efeito em particular, para médias e altas freqüências, tende a ser significativo. O problema do refinamento do modelo pode ser superado através de métodos semi-analíticos, como por exemplo, o método do elemento espectral. Em relação à simulação dos sistemas com parâmetros de entrada incertos, métodos baseados em conjuntos nebulosos e métodos probabilísticos são adotados. Nesta tese, uma proposta combinando o método do elemento espectral com conjuntos nebulosos é conduzida. O principal foco deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para o problema em médias freqüências. Neste contexto, funções de resposta em freqüência são adotadas para representar o efeito dos parâmetros de entrada não determinísticos na resposta dinâmica de estruturas. Para ilustrar o procedimento proposto, exemplos numéricos são tratados, como o caso simples de uma placa retangular reforçada com vigas e também o caso de uma estrutura do tipo pórtico / Abstract: It is well-known that, in the mid-frequency range, numerical methods such as finite and boundary elements are not suitable for structural dynamic analysis. One of the reasons is the fine mesh resolution required to accurately model the physical problem, leading to large computational models. The other reason is associated with the difficulty in estimating the response statistics for system parameter variations. The mesh refinement problem can be addressed using semi-analytical methods, such as the spectral element method. However, in general, these methods are very limited with respect to the geometry and boundary conditions that can be treated. With respect to parameter variation, the simulation of systems with uncertain parameters has in the past been addressed with different techniques, such as finite elements applied to stochastic problems and fuzzy set based methods. In this thesis, the spectral element method is combined with a special implementation of a fuzzy set based method that avoids the well-know effect of overestimation in interval computations. In this regard, some efficient alternatives, such as the transformation method and the sparse grids approach are proposed. In this work, the main goal is to provide alternatives to address dynamic problems under uncertainty in the mid-frequency range. In this context, envelopes for frequency response functions are used to represent the effect of non-deterministic input parameters in the dynamic response of structures. To illustrate he proposed procedure, numerical examples are treated, such as a simple rectangular plate reinforced with beams and a frame-type model / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Neste trabalho estudamos as noções de alcançabilidade e controlabilidade para sistemas lineares a tempo contínuo com perturbações aditivas e saltos nos parâmetros sujeitos a uma cadeia de Markov geral. Definimos conceitos de alcançabilidade e controlabilidade médios de maneira natural exigindo que os valores esperados dos gramianos correspondentes sejam definidos positivos. Visando obter uma condição testável para ambos os conceitos, introduzimos conjuntos de matrizes de alcançabilidade e de controlabilidade para esta classe de sistemas e usamos certas propriedades de invariância para mostrar que: o sistema é alcançável em média, e, analogamente, controlável em média, se e somente se as matrizes respectivas, de alcançabilidade e de controlabilidade, têm posto completo. Usamos alcançabilidade média de sistemas para mostrar que a matriz de segundo momento do estado é definida positiva com uma margem uniforme. Uma consequência deste resultado no problema de estimação linear do estado é que a matriz de covariância do erro de estimação é positiva definida em média, no sentido que existe um nível mínimo de ruído nas estimativas. Na sequência, para estimadores lineares markovianos, estudamos a limitação do valor esperado da matriz de covariância do erro para mostrar que o filtro é estável num certo sentido, sendo esta uma propriedade desejável em aplicações reais. Quanto às aplicações da controlabilidade média, usamos este conceito para estabelecer condições necessárias e suficientes que garantem a existência de um processo de controle que leva a componente contínua do estado do sistema para a origem em tempo finito e com probabilidade positiva. / In this work we study the reachability and controllability notions for continuous-time linear systems with exogenous inputs and jump parameters driven by a quite general Markov chain. We define a rather natural average reachability and controllability concepts by requiring that the associated gramians are average positive definite, respectively. Aiming at testable conditions for each concept, we introduce certain sets of matrices linked with the gramians, and employ some invariance properties to find rank-based conditions. We show for average reachable systems that the state second moment is positive definite. One consequence of this result in the context of linear estimation for reachable systems is that the expectation of the error covariance matrix is positive definite. Moreover, for linear markovian filters we study the average boundedness of the error covariance matrix to show that the filter is stable in an appropriate sense, which consists in a property that is desirable in real applications. Regarding the average controllability concept, we show that it is a necessary and sufficient condition for the feasibility of the following control problem: find a control process that drives the continuous component of the state to zero in finite time with positive probability.

Orientador: Gilmar Barreto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T06:42:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Battaglin_PauloDavid_D.pdf: 3180685 bytes, checksum: 5e1e9893bb97a4df42116a4c0d8b10d6 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Este trabalho mostrará a aplicação do filtro de Kalman a um processo computacional discreto, o qual será representado por um modelo matemático que é um sistema de equações lineares, multivariáveis, discretas, estocásticas e variantes no tempo. As contribuições desta pesquisa evidenciam a construção de um modelo matemático apropriado de observabilidade instantânea para representar sistemas que variam rapidamente no tempo; a construção dos fundamentos teóricos do filtro de Kalman a ser aplicado em sistemas lineares, multivariáveis, discretos, estocásticos e variantes no tempo; bem como a construção deste filtro neste contexto e sua aplicação a um processo computacional discreto. Neste trabalho propomos um método para determinar: a matriz de observabilidade instantânea, o vetor de estimação de estado interno, a matriz de covariâncias de erros de estimação de estado interno e a latência de um processo computacional discreto, quando as medidas na saída do computador são conhecidas. Aqui mostramos que quando a propriedade observabilidade instantânea do sistema é verificada, a latência de um processo computacional pode ser estimada. Esta é uma vantagem comparada com os métodos de observabilidade usual, os quais são baseados em cenários estáticos. A aplicação potencial dos resultados deste trabalho é na predição de congestionamentos em processos que variam no tempo e acontecem em computadores digitais. Em uma perspectiva mais ampla, o método da observabilidade instantânea pode ser aplicado na identificação de patologias, na previsão de tempo, em navegação e rastreamento no solo, na água e no ar; no mercado de ações e em muitas outras áreas / Abstract: This work will show the application of the Kalman filter to a discrete computational process, which will be represented by a mathematical model: a system of linear, multivariable, discrete, stochastic and time-varying equations. The contributions of this research show the construction of an appropriate mathematical model of instantaneous observability to represent systems that vary quickly in time; the construction of the theoretical foundations of the Kalman filter to be applied to a linear, multivariable, discrete, stochastic and time-varying system; the construction of this filter in this context and its application to a discrete computational process. In this research we propose a method to determine: the instantaneous observability matrix, the internal state vector estimation, Covariance matrix of internal state estimation error and the latency of a digital computational process, when the measures on the computer output are known. Here we show that when the instantaneous observability property of the system comes true, a computing process latency can be estimated. This is an advantage compared to usual observability methods, which are based on static scenarios. The potential application of the results of this work is to predict bottlenecks in time-varying processes which happen inside the discrete computers. In a broader perspective, the instantaneous observability method can be applied on identification of a pathology, weather forecast, navigation and tracking on ground, in the water and in the air; in stock market prediction and many other areas / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T15:52:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TorricoCaceres_AngelFernando_D.pdf: 1145129 bytes, checksum: e5817164d343ed7c520ead7ed9865194 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Nesta Tese, uma metodologia descentralizada de identificação linear no espaço de estado para sistemas multivariáveis estocásticos, discretos no tempo e serialmente interconectados, é proposta. A identificação do sistema global pode ser feita por meio da identificação individual dos seus subsistemas usando-se algum método de identificação de sistemas e de séries temporais multivariáveis no espaço de estado, dentre os aqui discutidos: Identificação no Espaço de Estado do Erro de Saída de Sistemas Multivariáveis (MOESP), Algoritmos Numéricos para a Identificação nos Subespaços de Sistemas no Espaço de Estado (N4SID), realização estocástica com entradas exógenas utilizando mínimos quadrados restrito, (CLS-SSI) e MOESP-AOKI. Com base nos modelos obtidos para os subsistemas, uma etodologia de controle ótimo descentralizado que explora a estrutura Bloco Triangular Inferior das matrizes do sistema é utilizada. A metodologia combinada de identificação e de controle estocásticos descentralizados, estruturada neste estudo, é aplicada a sistema interconectado de qualidade de água de rio, que motivou este trabalho / Abstract: In this thesis a decentralized methodology for linear state space identification of discrete time, serially interconnected multivariable stochastic systems is proposed. The global system identificationis achieved by means of the individual identification of its subsystems through some state space methods for identification of multivariable systems and time series, among the ones here discussed: Multivariable Output-Error State Space Identification (MOESP), Numerical Algorithms for SubspaceState Space Systems Identification (N4SID), Constrained Least-Squares State Space Identification (CLS-SSI), MOESP-AOKI. Based on the obtained subsystems models a methodology of optimal decentralized control systems that explores the matrices Lower Block Triangular structure is utilized. The combined decentralized stochastic identification and control methodology structured in this study is applied to an interconnected river water quality system, that motivated this work / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

[pt] Na Termodinâmica estocástica, o calor é uma variável aleatória que flutua estatisticamente e, portanto, precisa ser investigada por meio de métodos estatísticos. Para compreender essa quantidade, a investigamos em diversos sistemas, como superamortecidos, subamortecidos, não-lineares, isotérmicos e não-isotérmicos. Os resultados aqui obtidos podem ser divididos em duas contribuições: a caracterização das distribuições de calor e dos momentos para diferentes sistemas, e a correção da fórmula do calor para sistemas superamortecidos, onde descobrimos a necessidade de incluir a energia cinética, que era previamente ignorada na literatura. Esta tese tem como foco a compreensão do calor, quantidade fundamental na termodinâmica estocástica. / [en] In Stochastic Thermodynamics, heat is a random variable that statistically fluctuates and therefore needs to be investigated using statistical methods. To understand this quantity, we investigated it for various systems, overdamped, underdamped, nonlinear, isothermal, and non-isothermal. The resultsobtained here can be divided into two contributions, the characterization ofthe distributions of heat and the moments in these different systems, and thecorrection of the formula of heat for overdamped systems, where we discoveredthe need to include the kinetic energy that was previously ignored in the literature. This thesis focuses on understanding heat, a quantity that is fundamentalin stochastic thermodynamics.

Markov jump linear systems find application in many areas including economics, fault-tolerant control, and networked control. Despite significant attention paid to Markov jump linear systems in the literature, few authors have investigated Markov jump linear systems with time-inhomogeneous Markov chains (Markov chains with time-varying transition probabilities), and even fewer authors have considered time-inhomogeneous Markov chains with a priori unknown transition probabilities. This dissertation provides a formal stability and disturbance attenuation analysis for a Markov jump linear system where the underlying Markov chain is characterized by an a priori unknown sequence of transition probability matrices that assumes one of finitely-many values at each time instant. Necessary and sufficient conditions for uniform stochastic stability and uniform stochastic disturbance attenuation are reported. In both cases, conditions are expressed as a set of finite-dimensional linear matrix inequalities (LMIs) that can be solved efficiently. These finite-dimensional LMI analysis results lead to nonconservative LMI formulations for optimal controller synthesis with respect to disturbance attenuation. As a special case, the analysis also applies to a Markov jump linear system with known transition probabilities that vary in a finite set. / Ph. D.