SILVA, A. P. Tensor techniques in signal processing: algorithms for the canonical polyadic decomposition (PARAFAC). 2016. 124 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-09-01T18:41:38Z No. of bitstreams: 1 2016_tese_apsilva.pdf: 1648271 bytes, checksum: be3747d533837939c3a410d2f017ddfa (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-09-01T18:42:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_tese_apsilva.pdf: 1648271 bytes, checksum: be3747d533837939c3a410d2f017ddfa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-01T18:42:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_tese_apsilva.pdf: 1648271 bytes, checksum: be3747d533837939c3a410d2f017ddfa (MD5) Previous issue date: 2016-06-29 / Low rank tensor decomposition has been playing for the last years an important role in many applications such as blind source separation, telecommunications, sensor array processing, neuroscience, chemometrics, and data mining. The Canonical Polyadic tensor decomposition is very attractive when compared to standard matrix-based tools, manly on system identification. In this thesis, we propose: (i) several algorithms to compute specific low rank-approximations: finite/iterative rank-1 approximations, iterative deflation approximations, and orthogonal tensor decompositions. (ii) A new strategy to solve multivariate quadratic systems, where this problem is reduced to a best rank-1 tensor approximation problem. (iii) Theoretical results to study and proof the performance or the convergence of some algorithms. All performances are supported by numerical experiments

O objetivo deste trabalho é propor os modelos Zero Modificados com distribuição na família Série de Potência (ZMPS) para séries temporais com dados de contagem. O modelo ZMPS possui um amplo portfólio de distribuições para dados de contagem em que, com uma função de ligação apropriada, podemos escrever os modelos de regressão usando as distribuições ZMPS de forma semelhante ao que é feito com os modelos lineares generalizados. Em seguida, utilizamos a ideia dos modelos Generalizados Autorregressivos e de Médias Móveis (GARMA) para finalmente propor os modelos Série de Potência Zero-Modificado para Séries Temporais com dados de contagem. / The goal of this work is to propose the Zero-Modified models with Power Series distribution (ZMPS) for time series with counting data. The ZMPS model have a huge portfolio of count data distributions wherein, with an appropriate link function, we can write the regression models using the ZMPS distributions similar to what is done with generalized linear models. Then, we can use the idea of the Generalized Autoregressive and Moving Average (GARMA) models to propose the Zero-Modified Power Series models for Time Series with counting data.

L’approximation tensorielle de rang faible joue ces dernières années un rôle importantdans plusieurs applications, telles que la séparation aveugle de source, les télécommunications, letraitement d’antennes, les neurosciences, la chimiométrie, et l’exploration de données. La décompositiontensorielle Canonique Polyadique est très attractive comparativement à des outils matriciels classiques,notamment pour l’identification de systèmes. Dans cette thèse, nous proposons (i) plusieursalgorithmes pour calculer quelques approximations de rang faible spécifique: approximation de rang-1 itérative et en un nombre fini d’opérations, l’approximation par déflation itérative, et la décompositiontensorielle orthogonale; (ii) une nouvelle stratégie pour résoudre des systèmes quadratiquesmultivariés, où ce problème peut être réduit à la meilleure approximation de rang-1 d’un tenseur; (iii)des résultats théoriques pour étudier les performances ou prouver la convergence de quelques algorithmes.Toutes les performances sont illustrées par des simulations informatiques. / Low rank tensor decomposition has been playing for the last years an important rolein many applications such as blind source separation, telecommunications, sensor array processing,neuroscience, chemometrics, and data mining. The Canonical Polyadic tensor decomposition is veryattractive when compared to standard matrix-based tools, manly on system identification. In this thesis,we propose: (i) several algorithms to compute specific low rank-approximations: finite/iterativerank-1 approximations, iterative deflation approximations, and orthogonal tensor decompositions. (ii)A new strategy to solve multivariate quadratic systems, where this problem is reduced to a best rank-1 tensor approximation problem. (iii) Theoretical results to study and proof the performance or theconvergence of some algorithms. All performances are supported by numerical experiments. / A aproximação tensorial de baixo posto desempenha nestes últimos anos um papel importanteem várias aplicações, tais como separação cega de fontes, telecomunicações, processamentode antenas, neurociênca, quimiometria e exploração de dados. A decomposição tensorial canônicaé bastante atrativa se comparada às técnicas matriciais clássicas, principalmente na identificação desistemas. Nesta tese, propõe-se (i) vários algoritmos para calcular alguns tipos de aproximação deposto: aproximação de posto-1 iterativa e em um número finito de operações, a aproximação pordeflação iterativa, e a decomposição tensorial ortogonal; (ii) uma nova estratégia para resolver sistemasquadráticos em várias variáveis, em que tal problema pode ser reduzido à melhor aproximaçãode posto-1 de um tensor; (iii) resultados teóricos visando estudar o desempenho ou demonstrar aconvergência de alguns algoritmos. Todas os desempenhos são ilustrados através de simulações computacionais.

Submitted by Vivian Malta Nunes (vivianmalta@yahoo.com.br) on 2013-12-18T16:26:21Z No. of bitstreams: 1 Tese_Vivian_Final.pdf: 1556413 bytes, checksum: d21c4cfb4b686d356131b508247b2cc4 (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2014-01-28T17:57:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Vivian_Final.pdf: 1556413 bytes, checksum: d21c4cfb4b686d356131b508247b2cc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2014-02-03T16:12:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Vivian_Final.pdf: 1556413 bytes, checksum: d21c4cfb4b686d356131b508247b2cc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-03T16:12:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Vivian_Final.pdf: 1556413 bytes, checksum: d21c4cfb4b686d356131b508247b2cc4 (MD5) Previous issue date: 2013-06-18 / This thesis studies price-setting models and analyzes their macroeconomic im- plications. In the rst two chapters I study general models in which rms pricing decisions are a¤ected by menu costs and information costs. In Chapter 1 I estimate these models using American data on price changes, concluding that: information costs are signi cantly higher than menu costs; real data does not t into the model in which rms receive information about aggregate conditions freely but pay for idio- syncratic information. In Chapter 2 I explore the consequences of monetary shocks and disin ation announcements using the previously estimated models. I show that the degree of monetary non-neutrality is larger in an economy where part of the infor- mation is given for free. Chapter 3 is a coauthored paper with Carlos Carvalho and Antonella Tutino. We abstract from menu costs and examine a price-setting model in which rms are subject to a Shannon constraint on information ow. We calibrate the model and investigate impulse response functions to aggregate and idiosyncratic shocks. We nd that, rather than tracking aggregate and idiosyncratic conditions independently, rms prefer to process information altogether, and that leads to a faster overall price level adjustment, and thus to less real e¤ects persistence after a monetary shock. / Esta tese se dedica ao estudo de modelos de fixação de preços e suas implicações macroeconômicas. Nos primeiros dois capítulos analiso modelos em que as decisões das firmas sobre seus preços praticados levam em conta custos de menu e de informação. No Capítulo 1 eu estimo tais modelos empregando estatísticas de variações de preços dos Estados Unidos, e concluo que: os custos de informação são significativamente maiores que os custos de menu; os dados claramente favorecem o modelo em que informações sobre condições agregadas são custosas enquanto que as idiossincráticas têm custo zero. No Capítulo 2 investigo as consequências de choques monetários e anúncios de desinflação usando os modelos previamente estimados. Mostro que o grau de não-neutralidade monetária é maior no modelo em que parte da informação é grátis. O Capítulo 3 é um artigo em conjunto com Carlos Carvalho (PUC-Rio) e Antonella Tutino (Federal Reserve Bank of Dallas). No artigo examinamos um modelo de fixação de preços em que firmas estão sujeitas a uma restrição de fluxo de informação do tipo Shannon. Calibramos o modelo e estudamos funções impulso-resposta a choques idiossincráticos e agregados. Mostramos que as firmas vão preferir processar informações agregadas e idiossincráticas conjuntamente ao invés de investigá-las separadamente. Este tipo de processamento gera ajustes de preços mais frequentes, diminuindo a persistência de efeitos reais causados por choques monetários.