Orientadores: Carlile Campos Lavor, Jose Mario Martinez / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-11T21:12:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Goncalves_MarcosRobertodaSilva_M.pdf: 1220561 bytes, checksum: e3b9dadf0b151f53d8a3e0e572b4c7ab (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Neste trabalho, abordamos o problema da determinação de pontos de intersecção de n esferas no Rn. Este problema, além de ser importante matematicamente, é um problema com muitas aplicações, que vão desde a localização de pontos no globo, pelo sistema GPS, até a posicionamento de átomos em estruturas moleculares. O problema de encontrar a intersecção de n esferas no Rn é, em geral, formulado como um conjunto de n equações não-lineares, onde se deseja determinar a sua solução através de um método eficiente e confiável. Mostramos que, com exceção de alguns casos, o problema é geralmente resolvido de forma eficaz, empregando técnicas de álgebra linear. Reformulamos o problema de forma a convertê-lo em um problema linear e apresentamos dois métodos baseados na decomposição de matrizes. Testamos os métodos para casos particulares de baixa dimensão, analisando o custo computacional e possíveis dificuldades que podem surgir devido a erros de medição. / Abstract: We consider the problem of determining the points of intersection of n spheres in R n. This problem has many applications, such as the location of points on the globe by the GPS system and problems related to molecular geometry optimization. The problem of finding the intersection of n spheres in R n is generally expressed as a set of nonlinear equations, where we want to establish an efficient and reliable method to find their solution. We show that, in general, the problem can be solved effectively employing techniques of linear algebra. We reformulate the problem in order to transform it into a linear problem and present two methods based on the decomposition of matrices. We also test the methods in small instances and analyze the computational cost and possible difficulties that may arise due to errors of measurement. / Mestrado / Mestre em Matemática

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T20:34:27Z No. of bitstreams: 1 ErnestoFerreira.pdf: 1744167 bytes, checksum: c125c90e5eb2aab2618350567f88cb31 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T20:34:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ErnestoFerreira.pdf: 1744167 bytes, checksum: c125c90e5eb2aab2618350567f88cb31 (MD5) Previous issue date: 2016-03-08 / The development and the numerical stability analysis of a new adaptive critic algorithm to approximate the state-value function for online discrete linear quadratic regulator (DLQR) optimal control system design based on heuristic dynamic programming (HDP) are presented in this work. The proposed algorithm makes use of unitary transformations and QR decomposition methods to improve the online learning e-ciency in the critic network through the recursive least-squares (RLS) approach. The developed learning strategy provides computational performance improvements in terms of numerical stability and computational cost which aim at making possible the implementations in real time of optimal control design methodology based upon actor-critic reinforcement learning paradigms. The convergence behavior and numerical stability of the proposed online algorithm, called RLSµ-QR-HDP-DLQR, are evaluated by computational simulations in three Multiple-Input and Multiple-Output (MIMO) models, that represent the automatic pilot of an F-16 aircraft of third order, a fourth order RLC circuit with two input voltages and two controllable voltage levels, and a doubly-fed induction generator with six inputs and six outputs for wind energy conversion systems. / Neste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento e a análise da estabilidade numérica de um novo algoritmo crítico adaptativo para aproximar a função valor de estado para o projeto do sistema de controle ótimo online, utilizando o regulador linear quadrático discreto (DLQR), com base em programação dinâmica heurística (HDP). O algoritmo proposto faz uso de transformações unitárias e métodos de decomposição QR para melhorar a e-ciência da aprendizagem online na rede crítica por meio da abordagem dos mínimos quadrados recursivos (RLS). A estratégia de aprendizagem desenvolvida fornece melhorias no desempenho computacional em termos de estabilidade numérica e custo computacional, que visam tornar possíveis as implementações em tempo real da metodologia do projeto de controle ótimo com base em paradigmas de aprendizado por reforço ator-crítico. O comportamento de convergência e estabilidade numérica do algoritmo online proposto, denominado RLSµ-QR-HDP-DLQR, são avaliados por meio de simulações computacionais em três modelos Múltiplas-Entradas e Múltiplas-Saídas (MIMO), que representam o piloto automático de uma aeronave F-16 de terceira ordem, um circuito de quarta ordem RLC com duas tensões de entrada e dois níveis de tensão controláveis, e um gerador de indução duplamente alimentados com seis entradas e seis saídas para sistemas de conversão de energia eólica.