The present thesis aims to develop an analogy between the methods for recognizing a black box group and the classification of the finite simple groups. We propose a uniform approach for recognizing simple groups of Lie type which can be viewed as the computational version of the classification of the finite simple groups. Similar to the inductive argument on centralizers of involutions which plays a crucial role in the classification project, our approach is based on a recursive construction of the centralizers of involutions in black box groups. We present an algorithm which constructs a long root SL_2(q)-subgroup in a finite simple group of Lie type of odd characteristic $p$ extended possibly by a p-group. Following this construction, we take the Aschbacher&#039 / s ``Classical Involution Theorem&#039 / &#039 / as a model in the final recognition algorithm and we propose an algorithm which constructs all root SL_2(q)-subgroups corresponding to the nodes in the extended Dynkin diagram, that is, our approach is the construction of the the extended Curtis - Phan - Tits presentation of the finite simple groups of Lie type of odd characteristic which further yields the construction of all subsystem subgroups which can be read from the extended Dynkin diagram. In this thesis, we present this algorithm for the groups PSL_n(q) and PSU_n(q). We also present an algorithm which determines whether the p-core (or ``unipotent radical&#039 / &#039 / ) O_p(G) of a black box group G is trivial or not where G/O_p(G) is a finite simple classical group of Lie type of odd characteristic p answering a well-known question of Babai and Shalev. The algorithms presented in this thesis have been implemented extensively in the computer algebra system GAP.

Denna studie belyser svårigheten för teknik och virtuell geografi att nå ut till mottagaren genom en kartläggning av e-postens geografi. För att skapa förståelse och fånga den osynliga processen bakom e-postens geografi  utgår uppsatsen dels från teorin Actor Network Theory (ANT) och dels från intervjuer.Under studiens gång uppstod ny förståelse för e-postens komplexitet och ledde fram till en reviderad syn. I början av uppsatsarbetet betraktades e-posten enbart utifrån sin funktion som aktant och intermediarie men i takt med att undersökningen fortgick framkom att den samtidigt, utöver dessa funktioner, fungerar e-posten som ett heterogent nätverk med betydelsefulla komponenter såsom aktörer och aktanter. Enligt uppsatsens konklusioner är e-postens trajektoria beroende av den strategi som producenten använder under skapandet av elektroniska meddelanden. Ett kontinuerligt arbete mellan producent och konsument krävs för att e-postens trajektoria ska upprätthållas och leda fram till att det elektroniska meddelande som löper igenom det virtuella nätverket når sitt syfte.

I denna uppsats har jag ämnat göra en kritisk fallstudie av Apples riskkommunikation kring iPhone 5c och dess miljöpåverkan. Detta innefattar ett holistiskt perspektiv av informations- och kommunikationsteknik i vardagen som medievetenskapen börjat inkludera allt mer. Det är vidare också ett exempel på hur utvecklingen av medietekniken börjat få en allt större uppmärksamhet. Främst från teknikjournalister men också, som redovisat i denna uppsats, från medieteoretiker. Anmärkningar och synpunkter som handlar om att dagens medieteknik hade kunnat göras miljövänligare än vad den gjorts. I denna studie har jag ämnat utforska och besvara frågan:   –      Hur kommuniceras iPhone 5c:s livscykel och hur kan denna kommunikation sättas i förhållande till den kritik som riktats mot dagens informations- och kommunikationsteknik?   Genom att ha undersökt och samlat ihop de källor som behandlat kritiken inom miljö- och medieforskningen, har jag i denna uppsats kunnat värdera men inte avgöra slutgiltigt hur detta förhållande ser ut. Snarare har min uppsats inneburit en kritisk granskning som kan påbörja att belysa dessa komplexa samband. Jonas Jonsson skriver om företags olika kommunikationsstrategier där företag kommunicerar ut sin verksamhet för att bejaka kraven från allmänheten (Larsson, 2008:135), men hur ska allmänheten veta vilka krav som ska/kan ställas på företagen? De ny-materiella medieteoretikerna har bevisat att det finns ett flertal ouppmärksammade faktorer som företagen borde ta hänsyn till (Parikka 2012:3). Med större spridning av denna kunskap kan vi bredda vår förståelsehorisont och hjälpa varandra att tillsammans ställa högre krav på företagen. Det jag kommit fram till är att det finns ett flertal problematiska faktorer och att iPhone 5c kanske inte är så miljövänlig som Apple påstått. Deras produktion må vara mer miljövänlig än andra företags, trots detta vill jag poängtera att studier som denna är viktig - speciellt då de visar på att företag definitivt kan göra mer än vad de påstår sig göra.   Nyckelord: riskkommunikation, media arkeologi, planerat åldrande, black-box och livscykelanalys.

This master's thesis has been on modeling, identification and control of a hexarotor system. It has been carried out on behalf of UAS Europe in Link\"{o}ping. A set of non-linear dynamic equations describing the motion of the hexarotor were derived. These equations were then implemented in Matlab/Simulink, which became a good simulation environment for further studies. A decentralized control system using P-PD controllers was successfully implemented in both simulation and on a hexarotor platform. The non-linear simulation model and the hexarotor platform were then identified using black box identification between virtual controls and angular rates. The result from identification of the hexarotor platform was not bad at all, but left some room for improvements. These linear models ware then used to tune the parameters of the inner PD controllers using a method called placement of dominant poles. This method worked well in simulation environment but unfortunately not as well on the real platform.

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Thesis (Ph. D.)--University of Adelaide, 2004. / Title from PDF t.p. (viewed on Sept. 25, 2005). Includes bibliographical references (p. 145-159).

Biorreatores, que são explorados desde a antiguidade, são sistemas capazes de realizar a fermentação de compostos orgânicos, continuam sendo amplamente utilizados atualmente devido à diversidade de aplicações. Esses sistemas podem operar em diferentes modos de fermentação, entretanto, os mais utilizados são: fermentação contínua, semicontínua e descontínua. Esse último, juntamente com o processo de digestão anaeróbia (ausência de oxigênio), permitem que uma determinada matéria orgânica seja degradada e transformada em biogás, um dos fatores chave para geração de energia limpa. Percebe-se, portanto, que o estudo de biorreatores em modo de operação descontínuo e em processo de digestão anaeróbia é fundamental para o desenvolvimento de pesquisas relacionadas à geração de energia renovável. Para facilitar o entendimento desse processo, alguns autores propuseram estudos baseados na identificação de parâmetros em modelos não-lineares descritivos, do tipo caixa-branca, que hoje são vastamente utilizados na modelagem de biorreatores. A grande limitação dessa abordagem é que o processo de identificação de sistemas utilizando esses modelos pode ser complexo e demorado, ou, ainda, os parâmetros dos sistemas representados podem não ser identificáveis, inviabilizando o procedimento. Tentando amenizar essas dificuldades, propomos neste trabalho a utilização de modelos polinomiais NAR e NARMA do tipo caixa-preta para a modelagem de biorreatores em modo de fermentação descontínua. Modelos caixa-preta representam sistemas reais por meio de sua saída, sem informação sobre os mecanismos internos desse sistema, simplificando a identificação. Frente a esse contexto, o objetivo deste estudo é investigar a predição e, por consequência, realizar o monitoramento da produção de metano utilizando os modelos caixa-preta propostos em sistemas de biorreatores em modo descontínuo e em processo de digestão anaeróbia. Realizamos estudos que abarcam a investigação de dados simulados e de dados reais. Num primeiro momento são propostos modelos polinomiais dos tipos NAR e NARMA. A partir desses modelos são estimados os parâmetros dos sistemas simulados, com e sem ruído na saída, baseados em condições iniciais propostas na literatura, que denominamos Grupo de Controle. Posteriormente realizamos as validações desses modelos. Em seguida, passamos à etapa de investigação do domínio de validade dos modelos caixa-preta propostos, realizando um estudo em que modificamos as condições iniciais do sistema que representa biorreatores em modo de fermentação descontínua. Por fim, utilizamos dados de um experimento real para realizar o processo de estimação de parâmetros e de validação dos modelos. Os resultados mostraram que os modelos polinomiais NAR e NARMA são bastante adequados para predição de metano em biorreatores em modo de fermentação descontínua em processo de digestão anaeróbia, tanto para os dados simulados quanto para os dados reais. / Bioreactors, which are explored since antiquity, are systems that are capable of performing the fermentation of organic compounds. Nowadays, they are widely applied due to its diversity of applications. These systems can operate in different fermentation modes: continuous, fed-batch and batch. This last fermentation method along with the process of anaerobic digestion allow organic matter to be degraded and converted into biogas, which is a key factor for clean energy generation. It is thus realized that the study of bioreactors in batch mode and anaerobic digestion process is crucial to the development of research related to renewable energy generation. For a better understanding of the process, some authors have proposed studies based on parameters identification in descriptive nonlinear models, white-box models, which are widely used in bioreactors modeling. The main limitation of this approach is that the system identification procedure using these models can be complex and time-consuming, or even the parameters of the systems may not be identifiable. In order to overcome these difficulties, we propose in this work the use of black-box polynomial models for bioreactor modeling in batch mode, with NAR and NARMA model structures. Black-box models represent real systems using its output, without explicitly considering the inner mechanisms of the system, simplifying the identification procedure. Thus, the aim of this work is to investigate the prediction and monitoring methane production using the black-box models proposed using bioreactor systems in batch and anaerobic digestion process. The investigation uses numerical simulation and experimental data. At first, polynomial models of the types NAR and NARMA are proposed. The parameters from these models using simulation data with and without noise at the output, based on initial conditions proposed in the literature, are estimated. Subsequently we perform validations of these models. The next step is the study of the validity domain of the proposed black-box models, which is performed by testing many different initial conditions of the system that represents bioreactors in batch fermentation mode. Finally, we used real experimental data to perform the estimation of the parameters from the process and validation of models. The results, both simulated and experimental, indicate that the polynomial models NAR and NARMA are appropriate for prediction of methane fermentation in batch bioreactors.

Biorreatores, que são explorados desde a antiguidade, são sistemas capazes de realizar a fermentação de compostos orgânicos, continuam sendo amplamente utilizados atualmente devido à diversidade de aplicações. Esses sistemas podem operar em diferentes modos de fermentação, entretanto, os mais utilizados são: fermentação contínua, semicontínua e descontínua. Esse último, juntamente com o processo de digestão anaeróbia (ausência de oxigênio), permitem que uma determinada matéria orgânica seja degradada e transformada em biogás, um dos fatores chave para geração de energia limpa. Percebe-se, portanto, que o estudo de biorreatores em modo de operação descontínuo e em processo de digestão anaeróbia é fundamental para o desenvolvimento de pesquisas relacionadas à geração de energia renovável. Para facilitar o entendimento desse processo, alguns autores propuseram estudos baseados na identificação de parâmetros em modelos não-lineares descritivos, do tipo caixa-branca, que hoje são vastamente utilizados na modelagem de biorreatores. A grande limitação dessa abordagem é que o processo de identificação de sistemas utilizando esses modelos pode ser complexo e demorado, ou, ainda, os parâmetros dos sistemas representados podem não ser identificáveis, inviabilizando o procedimento. Tentando amenizar essas dificuldades, propomos neste trabalho a utilização de modelos polinomiais NAR e NARMA do tipo caixa-preta para a modelagem de biorreatores em modo de fermentação descontínua. Modelos caixa-preta representam sistemas reais por meio de sua saída, sem informação sobre os mecanismos internos desse sistema, simplificando a identificação. Frente a esse contexto, o objetivo deste estudo é investigar a predição e, por consequência, realizar o monitoramento da produção de metano utilizando os modelos caixa-preta propostos em sistemas de biorreatores em modo descontínuo e em processo de digestão anaeróbia. Realizamos estudos que abarcam a investigação de dados simulados e de dados reais. Num primeiro momento são propostos modelos polinomiais dos tipos NAR e NARMA. A partir desses modelos são estimados os parâmetros dos sistemas simulados, com e sem ruído na saída, baseados em condições iniciais propostas na literatura, que denominamos Grupo de Controle. Posteriormente realizamos as validações desses modelos. Em seguida, passamos à etapa de investigação do domínio de validade dos modelos caixa-preta propostos, realizando um estudo em que modificamos as condições iniciais do sistema que representa biorreatores em modo de fermentação descontínua. Por fim, utilizamos dados de um experimento real para realizar o processo de estimação de parâmetros e de validação dos modelos. Os resultados mostraram que os modelos polinomiais NAR e NARMA são bastante adequados para predição de metano em biorreatores em modo de fermentação descontínua em processo de digestão anaeróbia, tanto para os dados simulados quanto para os dados reais. / Bioreactors, which are explored since antiquity, are systems that are capable of performing the fermentation of organic compounds. Nowadays, they are widely applied due to its diversity of applications. These systems can operate in different fermentation modes: continuous, fed-batch and batch. This last fermentation method along with the process of anaerobic digestion allow organic matter to be degraded and converted into biogas, which is a key factor for clean energy generation. It is thus realized that the study of bioreactors in batch mode and anaerobic digestion process is crucial to the development of research related to renewable energy generation. For a better understanding of the process, some authors have proposed studies based on parameters identification in descriptive nonlinear models, white-box models, which are widely used in bioreactors modeling. The main limitation of this approach is that the system identification procedure using these models can be complex and time-consuming, or even the parameters of the systems may not be identifiable. In order to overcome these difficulties, we propose in this work the use of black-box polynomial models for bioreactor modeling in batch mode, with NAR and NARMA model structures. Black-box models represent real systems using its output, without explicitly considering the inner mechanisms of the system, simplifying the identification procedure. Thus, the aim of this work is to investigate the prediction and monitoring methane production using the black-box models proposed using bioreactor systems in batch and anaerobic digestion process. The investigation uses numerical simulation and experimental data. At first, polynomial models of the types NAR and NARMA are proposed. The parameters from these models using simulation data with and without noise at the output, based on initial conditions proposed in the literature, are estimated. Subsequently we perform validations of these models. The next step is the study of the validity domain of the proposed black-box models, which is performed by testing many different initial conditions of the system that represents bioreactors in batch fermentation mode. Finally, we used real experimental data to perform the estimation of the parameters from the process and validation of models. The results, both simulated and experimental, indicate that the polynomial models NAR and NARMA are appropriate for prediction of methane fermentation in batch bioreactors.

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