Numerical methods are often required to solve chemical problems, either to verify theoretical models or to access information that is not readily available experimentally. This thesis deals with both situations, though in differing levels of detail. A major component of this thesis is devoted to developing new methods to determine a full eigendecomposition of the matrices derived from "low temperature" unimolecular master equations. When transient behaviour is of interest achieving relative accuracy for more than just the eigenvector corresponding to the smallest eigenvalue is of central importance. Three new methods are presented. The first is based on a weighted implementation of subspace projection methods, in this case explored for the well-known Arnoldi method. This weighted inner product subspace projection methodology is demonstrated to

Numerical methods are often required to solve chemical problems, either to verify theoretical models or to access information that is not readily available experimentally. This thesis deals with both situations, though in differing levels of detail. A major component of this thesis is devoted to developing new methods to determine a full eigendecomposition of the matrices derived from "low temperature" unimolecular master equations. When transient behaviour is of interest achieving relative accuracy for more than just the eigenvector corresponding to the smallest eigenvalue is of central importance. Three new methods are presented. The first is based on a weighted implementation of subspace projection methods, in this case explored for the well-known Arnoldi method. This weighted inner product subspace projection methodology is demonstrated to

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarjoryCCA.pdf: 917121 bytes, checksum: 918ccb19adcf29ebd6cdbf1f3ac97310 (MD5) Previous issue date: 2006-10-26 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The use of multi-agent systems for classification tasks has been proposed in order to overcome some drawbacks of multi-classifier systems and, as a consequence, to improve performance of such systems. As a result, the NeurAge system was proposed. This system is composed by several neural agents which communicate and negotiate a common result for the testing patterns. In the NeurAge system, a negotiation method is very important to the overall performance of the system since the agents need to reach and agreement about a problem when there is a conflict among the agents. This thesis presents an extensive analysis of the NeurAge System where it is used all kind of classifiers. This systems is now named ClassAge System. It is aimed to analyze the reaction of this system to some modifications in its topology and configuration / A utiliza??o de sistemas baseados no paradigma dos agentes para resolu??o de problemas de reconhecimento de padr?es vem sendo propostos com o intuito de resolver, ou atenuar, o problema de tomada de decis?o centralizada dos sistemas multi-classificadores e, como consequ?ncia, melhorar sua capacidade de classifica??o. Com a inten??o de solucionar este problema, o Sistema NeurAge foi proposto. Este sistema ? composto por agentes neurais que podem se comunicar e negociar um resultado comum para padr?es de teste. No Sistema NeurAge, os m?todos de negocia??o s?o muito importantes para prover uma melhor precis?o ao sistema, pois os agentes necessitam alcan?ar a melhor solu??o e resolver conflitos, quando estes existem, em rela??o a um problema. Esta disserta??o apresenta uma extens?o do Sistema NeurAge que pode utilizar qualquer tipo de classificador e agora ser? chamado de Sistema ClassAge. Aqui ? feita uma an?lise do comportamento do Sistema ClassAge diante de v?rias modifica??es na topologia e nas configura??es dos componentes deste sistema

Brain-computer interfaces (BCI) have been used to control the gait of a virtual self-avatar with the aim of being used in gait rehabilitation. A BCI decodes the brain signals representing a desire to do something and transforms them into a control command for controlling external devices. The feelings described by the participants when they control a self-avatar in an immersive virtual environment (VE) demonstrate that humans can be embodied in the surrogate body of an avatar (ownership illusion). It has recently been shown that inducing the ownership illusion and then manipulating the movements of one’s self-avatar can lead to compensatory motor control strategies. In order to maximize this effect, there is a need for a method that measures and monitors embodiment levels of participants immersed in virtual reality (VR) to induce and maintain a strong ownership illusion. This is particularly true given that reaching a high level of both BCI performance and embodiment are inter-connected. To reach one of them, the second must be reached as well. Some limitations of many existing systems hinder their adoption for neurorehabilitation: 1- some use motor imagery (MI) of movements other than gait; 2- most systems allow the user to take single steps or to walk but do not allow both, which prevents users from progressing from steps to gait; 3- most of them function in a single BCI mode (cue-paced or self-paced), which prevents users from progressing from machine-dependent to machine-independent walking. Overcoming the aforementioned limitations can be done by combining different control modes and options in one single system. However, this would have a negative impact on BCI performance, therefore diminishing its usefulness as a potential rehabilitation tool. In this case, there will be a need to enhance BCI performance. For such purpose, many techniques have been used in the literature, such as providing modified feedback (whereby the presented feedback is not consistent with the user’s MI), sequential training (recalibrating the classifier as more data becomes available). This thesis was developed over 3 studies. The objective in study 1 was to investigate the possibility of measuring the level of embodiment of an immersive self-avatar, during the performing, observing and imagining of gait, using electroencephalogram (EEG) techniques, by presenting visual feedback that conflicts with the desired movement of embodied participants. The objective of study 2 was to develop and validate a BCI to control single steps and forward walking of an immersive virtual reality (VR) self-avatar, using mental imagery of these actions, in cue-paced and self-paced modes. Different performance enhancement strategies were implemented to increase BCI performance. The data of these two studies were then used in study 3 to construct a generic classifier that could eliminate offline calibration for future users and shorten training time. Twenty different healthy participants took part in studies 1 and 2. In study 1, participants wore an EEG cap and motion capture markers, with an avatar displayed in a head-mounted display (HMD) from a first-person perspective (1PP). They were cued to either perform, watch or imagine a single step forward or to initiate walking on a treadmill. For some of the trials, the avatar took a step with the contralateral limb or stopped walking before the participant stopped (modified feedback). In study 2, participants completed a 4-day sequential training to control the gait of an avatar in both BCI modes. In cue-paced mode, they were cued to imagine a single step forward, using their right or left foot, or to walk forward. In the self-paced mode, they were instructed to reach a target using the MI of multiple steps (switch control mode) or maintaining the MI of forward walking (continuous control mode). The avatar moved as a response to two calibrated regularized linear discriminant analysis (RLDA) classifiers that used the μ power spectral density (PSD) over the foot area of the motor cortex as features. The classifiers were retrained after every session. During the training, and for some of the trials, positive modified feedback was presented to half of the participants, where the avatar moved correctly regardless of the participant’s real performance. In both studies, the participants’ subjective experience was analyzed using a questionnaire. Results of study 1 show that subjective levels of embodiment correlate strongly with the power differences of the event-related synchronization (ERS) within the μ frequency band, and over the motor and pre-motor cortices between the modified and regular feedback trials. Results of study 2 show that all participants were able to operate the cued-paced BCI and the selfpaced BCI in both modes. For the cue-paced BCI, the average offline performance (classification rate) on day 1 was 67±6.1% and 86±6.1% on day 3, showing that the recalibration of the classifiers enhanced the offline performance of the BCI (p < 0.01). The average online performance was 85.9±8.4% for the modified feedback group (77-97%) versus 75% for the non-modified feedback group. For self-paced BCI, the average performance was 83% at switch control and 92% at continuous control mode, with a maximum of 12 seconds of control. Modified feedback enhanced BCI performances (p =0.001). Finally, results of study 3 show that the constructed generic models performed as well as models obtained from participant-specific offline data. The results show that there it is possible to design a participant-independent zero-training BCI. / Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) ont été utilisées pour contrôler la marche d'un égo-avatar virtuel dans le but d'être utilisées dans la réadaptation de la marche. Une ICO décode les signaux du cerveau représentant un désir de faire produire un mouvement et les transforme en une commande de contrôle pour contrôler des appareils externes. Les sentiments décrits par les participants lorsqu'ils contrôlent un égo-avatar dans un environnement virtuel immersif démontrent que les humains peuvent être incarnés dans un corps d'un avatar (illusion de propriété). Il a été récemment démontré que provoquer l’illusion de propriété puis manipuler les mouvements de l’égo-avatar peut conduire à des stratégies de contrôle moteur compensatoire. Afin de maximiser cet effet, il existe un besoin d'une méthode qui mesure et surveille les niveaux d’incarnation des participants immergés dans la réalité virtuelle (RV) pour induire et maintenir une forte illusion de propriété. D'autre part, atteindre un niveau élevé de performances (taux de classification) ICO et d’incarnation est interconnecté. Pour atteindre l'un d'eux, le second doit également être atteint. Certaines limitations de plusieurs de ces systèmes entravent leur adoption pour la neuroréhabilitation: 1- certains utilisent l'imagerie motrice (IM) des mouvements autres que la marche; 2- la plupart des systèmes permettent à l'utilisateur de faire des pas simples ou de marcher mais pas les deux, ce qui ne permet pas à un utilisateur de passer des pas à la marche; 3- la plupart fonctionnent en un seul mode d’ICO, rythmé (cue-paced) ou auto-rythmé (self-paced). Surmonter les limitations susmentionnées peut être fait en combinant différents modes et options de commande dans un seul système. Cependant, cela aurait un impact négatif sur les performances de l’ICO, diminuant ainsi son utilité en tant qu'outil potentiel de réhabilitation. Dans ce cas, il sera nécessaire d'améliorer les performances des ICO. À cette fin, de nombreuses techniques ont été utilisées dans la littérature, telles que la rétroaction modifiée, le recalibrage du classificateur et l'utilisation d'un classificateur générique. Le projet de cette thèse a été réalisé en 3 études, avec objectif d'étudier dans l'étude 1, la possibilité de mesurer le niveau d'incarnation d'un égo-avatar immersif, lors de l'exécution, de l'observation et de l'imagination de la marche, à l'aide des techniques encéphalogramme (EEG), en présentant une rétroaction visuelle qui entre en conflit avec la commande du contrôle moteur des sujets incarnés. L'objectif de l'étude 2 était de développer un BCI pour contrôler les pas et la marche vers l’avant d'un égo-avatar dans la réalité virtuelle immersive, en utilisant l'imagerie motrice de ces actions, dans des modes rythmés et auto-rythmés. Différentes stratégies d'amélioration des performances ont été mises en œuvre pour augmenter la performance (taux de classification) de l’ICO. Les données de ces deux études ont ensuite été utilisées dans l'étude 3 pour construire des classificateurs génériques qui pourraient éliminer la calibration hors ligne pour les futurs utilisateurs et raccourcir le temps de formation. Vingt participants sains différents ont participé aux études 1 et 2. Dans l'étude 1, les participants portaient un casque EEG et des marqueurs de capture de mouvement, avec un avatar affiché dans un casque de RV du point de vue de la première personne (1PP). Ils ont été invités à performer, à regarder ou à imaginer un seul pas en avant ou la marche vers l’avant (pour quelques secondes) sur le tapis roulant. Pour certains essais, l'avatar a fait un pas avec le membre controlatéral ou a arrêté de marcher avant que le participant ne s'arrête (rétroaction modifiée). Dans l'étude 2, les participants ont participé à un entrainement séquentiel de 4 jours pour contrôler la marche d'un avatar dans les deux modes de l’ICO. En mode rythmé, ils ont imaginé un seul pas en avant, en utilisant leur pied droit ou gauche, ou la marche vers l’avant . En mode auto-rythmé, il leur a été demandé d'atteindre une cible en utilisant l'imagerie motrice (IM) de plusieurs pas (mode de contrôle intermittent) ou en maintenir l'IM de marche vers l’avant (mode de contrôle continu). L'avatar s'est déplacé en réponse à deux classificateurs ‘Regularized Linear Discriminant Analysis’ (RLDA) calibrés qui utilisaient comme caractéristiques la densité spectrale de puissance (Power Spectral Density; PSD) des bandes de fréquences µ (8-12 Hz) sur la zone du pied du cortex moteur. Les classificateurs ont été recalibrés après chaque session. Au cours de l’entrainement et pour certains des essais, une rétroaction modifiée positive a été présentée à la moitié des participants, où l'avatar s'est déplacé correctement quelle que soit la performance réelle du participant. Dans les deux études, l'expérience subjective des participants a été analysée à l'aide d'un questionnaire. Les résultats de l'étude 1 montrent que les niveaux subjectifs d’incarnation sont fortement corrélés à la différence de la puissance de la synchronisation liée à l’événement (Event-Related Synchronization; ERS) sur la bande de fréquence μ et sur le cortex moteur et prémoteur entre les essais de rétroaction modifiés et réguliers. L'étude 2 a montré que tous les participants étaient capables d’utiliser le BCI rythmé et auto-rythmé dans les deux modes. Pour le BCI rythmé, la performance hors ligne moyenne au jour 1 était de 67±6,1% et 86±6,1% au jour 3, ce qui montre que le recalibrage des classificateurs a amélioré la performance hors ligne du BCI (p <0,01). La performance en ligne moyenne était de 85,9±8,4% pour le groupe de rétroaction modifié (77-97%) contre 75% pour le groupe de rétroaction non modifié. Pour le BCI auto-rythmé, la performance moyenne était de 83% en commande de commutateur et de 92% en mode de commande continue, avec un maximum de 12 secondes de commande. Les performances de l’ICO ont été améliorées par la rétroaction modifiée (p = 0,001). Enfin, les résultats de l'étude 3 montrent que pour la classification des initialisations des pas et de la marche, il a été possible de construire des modèles génériques à partir de données hors ligne spécifiques aux participants. Les résultats montrent la possibilité de concevoir une ICO ne nécessitant aucun entraînement spécifique au participant.

The transportation sector is a vital part of today’s society and accounts for 20 % of our global total energy consumption. It is also one of the most greenhouse gas emission intensive sectors as almost 95 % of its energy originates from petroleum-based fuels. Due to the possible harmful nature of greenhouse gases, there is a need for a transition to more sustainable transportation alternatives. A possible alternative to the conventional petroleum-based road transportation is implementation of Electric Road Systems (ERS) in combination with electric vehicles (EVs). ERS are systems that enable dynamic power transfer to the EV's from the roads they are driving on. Consequently, by utilizing ERS in combination with EVs, both the cost and weight of the EV-batteries can be kept to a minimum and the requirement for stops for recharging can also be eliminated. This system further enables heavy vehicles to utilize battery solutions. There are currently in principal three proven ERS technologies, namely, conductive power transfer through overhead lines, conductive power transfer from rails in the road and inductive power transfer through the road. The aim of this report is to evaluate and compare the potential of a full-scale implementation of these ERS technologies on a global and local (Sweden) level from predominantly, an economic and environmental perspective. Furthermore, the thesis also aims to explore how an expansion of ERS might look like until the year 2050 in Sweden using different scenarios. To answer these questions two main models (global and Swedish perspective) with accompanying submodels were produced in Excel. The findings show that not all countries are viable for ERS from an economic standpoint, however, a large number of countries in the world do have good prospects for ERS implementation. Findings further indicated that small and/or developed countries are best suited for ERS implementation. From an economic and environmental perspective the conductive road was found to be the most attractive ERS technology followed by overhead conductive and inductive road ERS technologies. The expansion model developed demonstrates that a fast expansion and implementation of an ERS-based transportation sector is the best approach from an economical perspective where the conductive road technology results in largest cost savings until 2050. / Transportsektorn är en viktig del av dagens samhälle och står för 20% av den totala globala energiförbrukningen. Det är också en av de sektorer med mest växthusgasutsläpp, där nästan 95% av energin härstammar från petroleumbaserade bränslen. På grund av växthusgasers potentiellt skadliga karaktär finns det ett behov för en övergång till mer hållbara transportmedel. En möjlig alternativ till den konventionella petroleumbaserade vägtransporten är implementering av elektriska vägsystem (ERS) i kombination med elfordon. Elektriska vägsystem är system som möjliggör dynamisk kraftöverföring till fordon från vägarna de kör på. Sålunda kan man genom att använda ERS i kombination med elbilar, minimera både kostnaden och vikten av batterierna samt även minska eller eliminera antalet stopp för omladdningar. Dessutom möjliggör detta system att även tunga fordon kan använda sig av batterilösningar. Det finns för närvarande i princip tre beprövade ERS-tekniker, nämligen konduktiv kraftöverföring genom luftledningar, konduktiv kraftöverföring från räls i vägen och induktiv kraftöverföring genom vägen. Syftet med denna rapport är att utvärdera och jämföra potentialen för en fullskalig implementering av dessa ERS-teknik på en global och lokal (Sverige) nivå från, framförallt, ett ekonomiskt- och ekologiskt perspektiv. Rapporten syftar också till att undersöka, med hjälp av olika scenarier, hur en utbyggnad av ERS i Sverige skulle kunna se ut fram till år 2050. För att besvara dessa frågor producerades två huvudmodeller (global och lokal perspektiv) med kompletterande undermodeller i Excel. De erhållna resultaten visar att ERS inte är lönsamt ur ett ekonomisk perspektiv i precis alla de undersökta länder, dock har ett stort antal länder i världen visat sig ha goda förutsättningar för ERS. Vidare visar resultaten att små och/eller utvecklade länder är bäst lämpade för ERS. Ur ett ekonomiskt- och ekologiskt perspektiv har konduktiv kraftöverföring från räls i väg tekniken visat sig vara den mest attraktiva, följt av konduktiv kraftöverföring genom luftledningar och induktiv kraftöverföring genom väg teknikerna. Expansionsmodellen som utvecklats visar att en snabb expansion och implementation av en ERS-baserad vägtransportsektor är det bästa alternativet, där tekniken för konduktiv kraftöverföring från räls i väg ger de största kostnadsbesparingar fram till 2050.