Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes et présentons des résultats numériques pour la résolution de jeux répétés stochastiques, à deux joueurs et somme nulle dont l'espace d'état est de grande taille. En particulier, nous considérons la classe de jeux en information complète et en horizon infini. Dans cette classe, nous distinguons d'une part le cas des jeux avec gain actualisé et d'autre part le cas des jeux avec gain moyen. Nos algorithmes, implémentés en C, sont principalement basés sur des algorithmes de type itérations sur les politiques et des méthodes multigrilles. Ces algorithmes sont appliqués soit à des équations de la programmation dynamique provenant de problèmes de jeux à deux joueurs à espace d'états fini, soit à des discrétisations d'équations de type Isaacs associées à des jeux stochastiques différentiels. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons un algorithme qui combine l'algorithme des itérations sur les politiques pour les jeux avec gain actualisé à des méthodes de multigrilles algébriques utilisées pour la résolution des systèmes linéaires. Nous présentons des résultats numériques pour des équations d'Isaacs et des inéquations variationnelles. Nous présentons également un algorithme d'itérations sur les politiques avec raffinement de grilles dans le style de la méthode FMG. Des exemples sur des inéquations variationnelles montrent que cet algorithme améliore de façon non négligeable le temps de résolution de ces inéquations. Pour le cas des jeux avec gain moyen, nous proposons un algorithme d'itération sur les politiques pour les jeux à deux joueurs avec espaces d'états et d'actions finis, dans le cas général multichaine (c'est-à-dire sans hypothèse d'irréductibilité sur les chaînes de Markov associées aux stratégies des deux joueurs). Cet algorithme utilise une idée développée dans Cochet-Terrasson et Gaubert (2006). Cet algorithme est basé sur la notion de projecteur spectral non-linéaire d'opérateurs de la programmation dynamique de jeux à un joueur (lequel est monotone et convexe). Nous montrons que la suite des valeurs et valeurs relatives satisfont une propriété de monotonie lexicographique qui implique que l'algorithme termine en temps fini. Nous présentons des résultats numériques pour des jeux discrets provenant d'une variante des jeux de Richman et sur des problèmes de jeux de poursuite. Finalement, nous présentons de nouveaux algorithmes de multigrilles algébriques pour la résolution de systèmes linéaires singuliers particuliers. Ceux-ci apparaissent, par exemple, dans l'algorithme d'itérations sur les politiques pour les jeux stochastiques à deux joueurs et somme nulle avec gain moyen, décrit ci-dessus. Nous introduisons également une nouvelle méthode pour la recherche de mesures invariantes de chaînes de Markov irréductibles basée sur une approche de contrôle stochastique. Nous présentons un algorithme qui combine les itérations sur les politiques d'Howard et des itérations de multigrilles algébriques pour les systèmes linéaires singuliers.

We propose multigrid methods for solving Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) and Hamilton-Jacobi-Bellman-Isaacs (HJBI) equations. The methods are based on the full approximation scheme. We propose a damped-relaxation method as smoother for multigrid. In contrast with policy iteration, the relaxation scheme is convergent for both HJB and HJBI equations. We show by local Fourier analysis that the damped-relaxation smoother effectively reduces high frequency error. For problems where the control has jumps, restriction and interpolation methods are devised to capture the jump on the coarse grid as well as during coarse grid correction. We will demonstrate the effectiveness of the proposed multigrid methods for solving HJB and HJBI equations arising from option pricing as well as problems where policy iteration does not converge or converges slowly.

Diese Arbeit entwickelt eine Methode, Funktionalgleichungen der Art g(g(x))=f(x) bzw. g^n(x)=f(x) mit Hilfe neuronaler Netze zu lösen. Gesucht ist eine Funktion g(x), die mehrfach hintereinandergeschaltet genau einer gegebenen Funktion f(x) entspricht. Man nennt g=f^1/n eine iterative Wurzel oder fraktionale Iteration von f. Lösungen für g zu finden, stellt das inverse Problem der Iteration dar oder die Erweiterung der Wurzel- bzw. Potenzoperation auf die Funktionsalgebra. Geschlossene Ausdrücke für Funktionswurzeln einer gegebenen Funktion zu finden, ist in der Regel nicht möglich oder sehr schwer. Numerische Verfahren sind nicht in allgemeiner Form beschrieben oder als Software vorhanden. Ausgehend von der Fähigkeit eines neuronalen Netzes, speziell des mehrschichtigen Perzeptrons, durch Training eine gegebene Funktion f(x) zu approximieren, erlaubt eine spezielle Topologie des Netzes auch die Berechnung von fraktionalen Iterationen von f. Ein solches Netz besteht aus n identischen, hintereinandergeschalteten Teilnetzen, die, wenn das Gesamtnetz f approximiert, jedes für sich g = f^1/n annähern. Es ist lediglich beim Training des Netzes darauf zu achten, dass die korrespondierenden Gewichte aller Teilnetze den gleichen Wert annehmen. Dazu werden mehrere Verfahren entwickelt: Lernen nur im letzten Teilnetz und Kopieren der Gewichte auf die anderen Teile, Angleichen der Teilnetze durch Kopplungsfaktoren oder Einführung eines Fehlerterms, der Unterschiede in den Teilnetzen bestraft. Als weitere Näherungslösung wird ein iteriertes lineares Modell entwickelt, das durch ein herkömmliches neuronales Netz mit hoher Approximationsgüte für nichtlineare Zusammenhänge korrigiert wird. Als Anwendung ist konkret die Modellierung der Bandprofilentwicklung beim Warmwalzen von Stahlblech gegeben. Einige Zentimeter dicke Stahlblöcke werden in einer Walzstraße von mehreren gleichartigen, hintereinanderliegenden Walzgerüsten zu Blechen von wenigen Millimetern Dicke gewalzt. Neben der Dicke ist das Profil - der Dickenunterschied zwischen Bandmitte und Rand - eine wichtige Qualitätsgröße. Sie kann vor und hinter der Fertigstraße gemessen werden, aus technischen Gründen aber nicht zwischen den Walzgerüsten. Eine genaue Kenntnis ist jedoch aus produktionstechnischen Gründen wichtig. Der Stand der Technik ist die Berechnung dieser Zwischenprofile durch das wiederholte Durchrechnen eines mathematischen Modells des Walzvorganges für jedes Gerüst und eine ständige Anpassung von adaptiven Termen dieses Modells an die Messdaten. Es wurde gezeigt, dass mit einem adaptiven neuronalen Netz, das mit Eingangs- und Ausgangsprofil sowie allen vorhandenen Kenn- und Stellgrößen trainiert wird, die Vorausberechnung des Endprofils mit deutlich höherer Genauigkeit vorgenommen werden kann. Das Problem ist, dass dieses Netz die Übertragungsfunktion der gesamten Straße repräsentiert, Zwischenprofile können nicht ausgegeben werden. Daher wird der Versuch gemacht, beide Eigenschaften zu verbinden: Die genaue Endprofilmodellierung eines neuronalen Netzes wird kombiniert mit der Fähigkeit des iterierten Modells, Zwischenprofile zu berechnen. Dabei wird der in Form von Messdaten bekannte gesamte Prozess als iterierte Verknüpfung von technisch identischen Teilprozessen angesehen. Die Gewinnung eines Modells des Einzelprozesses entspricht damit der Berechnung der iterativen Wurzel des Gesamtprozesses.

The dissertation consists of two parts. In the first part approximate methods for multidimensional weakly singular integral operators with operator-valued kernels are investigated. Convergence results and error estimates are given. There is considered an application of these methods to solving radiation transfer problems. Numerical results are presented, too. In the second part we consider a polynomial collocation method for the numerical solution of a singular integral equation over the interval. More precisely, the operator of our integral equation is supposed to be of the form \ $aI + b \mu^{-1} S \mu I $\ with \ $S$\ the Cauchy singular integral operator, with piecewise continuous coefficients \ $a$\ and \ $b,$\ and with a Jacobi weight \ $\mu.$\ To the equation we apply a collocation method, where the collocation points are the Chebyshev nodes of the first kind and where the trial space is the space of polynomials multiplied by another Jacobi weight. For the stability and convergence of this collocation method in weighted \ $L^2$\ spaces, we derive necessary and sufficient conditions. Moreover, the extension of these results to an algebra generated by the sequences of the collocation method applied to the mentioned singular integral operators is discussed and the behaviour of the singular values of the discretized operators is investigated. / Die Dissertation beschäftigt sich insgesamt mit der numerischen Analysis singulärer Integralgleichungen, besteht aber aus zwei voneinander unabhängigen Teilen. Der este Teil behandelt Diskretisierungsverfahren für mehrdimensionale schwach singuläre Integralgleichungen mit operatorwertigen Kernen. Darüber hinaus wird hier die Anwendung dieser allgemeinen Resultate auf ein Strahlungstransportproblem diskutiert, und numerische Ergebnisse werden präsentiert. Im zweiten Teil betrachten wir ein Kollokationsverfahren zur numerischen Lösung Cauchyscher singulärer Integralgleichungen auf Intervallen. Der Operator der Integralgleichung hat die Form \ $aI + b \mu^{-1} S \mu I $\ mit dem Cauchyschen singulären Integraloperator \ $S,$\ mit stückweise stetigen Koeffizienten \ $a$\ und \ $b,$\ und mit einem klassischen Jacobigewicht \ $\mu.$\ Als Kollokationspunkte dienen die Nullstellen des n-ten Tschebyscheff-Polynoms erster Art und Ansatzfunktionen sind ein in einem geeigneten Hilbertraum orthonormales System gewichteter Tschebyscheff-Polynome zweiter Art. Wir erhalten notwendige und hinreichende Bedingungen für die Stabilität und Konvergenz dieses Kollokationsverfahrens. Außerdem wird das Stabilitätskriterium auf alle Folgen aus der durch die Folgen des Kollokationsverfahrens erzeugten Algebra erweitert. Diese Resultate liefern uns Aussagen über das asymptotische Verhalten der Singulärwerte der Folge der diskreten Operatoren.

The purpose of this thesis is to generalize the growing theory of iterated function systems (IFSs). Earlier, hyperbolic IFSs with finitely many functions have been studied extensively. Also, hyperbolic IFSs with infinitely many functions have been studied. In this thesis, more general IFSs are studied. The Hausdorff pseudometric is studied. This is a generalization of the Hausdorff metric. Wide and narrow limit sets are studied. These are two types of limits of sequences of sets in a complete pseudometric space. Stable Iterated Function Systems, a kind of generalization of hyperbolic IFSs, are defined. Some different, but closely related, types of stability for the IFSs are considered. It is proved that the IFSs with the most general type of stability have unique attractors. Also, invariant sets, addressing, and periodic points for stable IFSs are studied. Hutchinson’s metric (also called Vaserhstein’s metric) is generalized from being defined on a space of probability measures, into a class of norms, the £-norms, on a space of real measures (on certain metric spaces). Under rather general conditions, it is proved that these norms, when they are restricted to positive measures, give rise to complete metric spaces with the metric topology coinciding with the weak*-topology. Then, IFSs with probabilities (IFSPs) are studied, in particular, stable IFSPs. The £-norm-results are used to prove that, as in the case of hyperbolic IFSPs, IFSPs with the most general kind of stability have unique invariant measures. These measures are ”attractive”. Also, an invariant measure is constructed by first ”lifting” the IFSP to the code space. Finally, it is proved that the Random Iteration Algorithm in a sense will ”work” for some stable IFSPs. / <p>Diss. Umeå : Umeå universitet, 1992</p> / digitalisering@umu

We propose multigrid methods for solving Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) and Hamilton-Jacobi-Bellman-Isaacs (HJBI) equations. The methods are based on the full approximation scheme. We propose a damped-relaxation method as smoother for multigrid. In contrast with policy iteration, the relaxation scheme is convergent for both HJB and HJBI equations. We show by local Fourier analysis that the damped-relaxation smoother effectively reduces high frequency error. For problems where the control has jumps, restriction and interpolation methods are devised to capture the jump on the coarse grid as well as during coarse grid correction. We will demonstrate the effectiveness of the proposed multigrid methods for solving HJB and HJBI equations arising from option pricing as well as problems where policy iteration does not converge or converges slowly.

Techn. University, Diss., 2004--Braunschweig.

Les systèmes critiques comme les commandes de vol peuvent entraîner des désastres en cas de dysfonctionnement. D'où l'intérêt porté à la fois par le monde industriel et académique aux méthodes de preuve formelle capable d'apporter, plus ou moins automatiquement, une preuve mathématique de correction. Parmi elles, cette thèse s'intéresse particulièrement à l'interprétation abstraite, une méthode efficacepour générer automatiquement des preuves de propriétés numériques qui sont essentielles dans notre contexte.Il est bien connu des automaticiens que les contrôleurs linéaires sont stables si et seulement si ils admettent un invariant quadratique(un ellipsoïde, d'un point de vue géométrique). Ils les appellent fonction de Lyapunov quadratique et une première partie propose d'encalculer automatiquement pour des contrôleurs donnés comme paire de matrices. Ceci est réalisé en utilisant des outils de programmation semi-définie. Les aspects virgule flottante sont pris en compte, que ce soit dans les calculs effectués par le programme analysé ou dans les outils utilisés pour l'analyse. Toutefois, le véritable but est d'analyser des programmes implémentant des contrôleurs (et non des paires de matrices), incluant éventuellement des réinitialisation ou des saturations, donc non purement linéaires. L'itération sur les stratégies est une techniqued'analyse statique récemment développée et bien adaptée à nos besoins. Toutefois, elle ne se marrie pas facilement avec lestechniques classiques d'interprétation abstraite. La partie suivante propose une interface entre les deux mondes.Enfin, la dernière partie est un travail plus préliminaire sur l'usage de l'optimisation globale sur des polynômes basée sur les polynômes deBernstein pour calculer des invariants polynomiaux sur des programmes polynomiaux. / Critical Systems such as flight commands may have disastrous results in case of failure. Hence the interest of both the industrial and theacademic communities in formal methods able to more or less automatically deliver mathematical proof of correctness. Among them, this thesis will particularly focus on abstract interpretation, an efficient method to automatically generate proofs of numerical properties which are essential in our context.It is well known from control theorists that linear controllers are stable if and only if they admit a quadratic invariant (geometrically speaking, an ellipsoid). They call these invariants quadratic Lyapunov functions and a first part offers to automatically compute such invariants for controllers given as a pair of matrices. This is done using semi-definite programming optimization tools. It is worth noting that floating point aspects are taken care of, whether they affectcomputations performed by the analyzed program or by the tools used for the analysis.However, the actual goal is to analyze programs implementing controllers (and not pairs of matrices), potentially including resets or saturations, hence not purely linears. The policy iteration technique is a recently developed static analysis techniques well suited to that purpose. However, it does not marry very easily with the classic abstract interpretation paradigm. The next part tries to offer a nice interface between the two worlds.Finally, the last part is a more prospective work on the use of polynomial global optimization based on Bernstein polynomials to compute polynomial invariants on polynomials systems.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-25T17:20:25Z No. of bitstreams: 1 ANNAXSUEL ARAÚJO DE LIMA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2011..pdf: 581866 bytes, checksum: cc44cd422d4a48ddad0354f215805918 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-25T17:20:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANNAXSUEL ARAÚJO DE LIMA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2011..pdf: 581866 bytes, checksum: cc44cd422d4a48ddad0354f215805918 (MD5) Previous issue date: 2011-04 / Neste trabalho, apresentamos métodos envolvendo sub e supersolução para estudar a existência de solução de certas equações elípticas. / In this work, we present methods involving sub and supersolution to study the existence of solution of certain elliptic equations.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O esquema iterativo de fonte de espalhamento (SI) é tradicionalmente aplicado para a convergência da solução numérica de malha fina para problemas de transporte de nêutrons monoenergéticos na formulação de ordenadas discretas com fonte fixa. O esquema SI é muito simples de se implementar sob o ponto de vista computacional; porém, o esquema SI pode apresentar taxa de convergência muito lenta, principalmente para meios difusivos (baixa absorção) com vários livres caminhos médios de extensão. Nesta dissertação descrevemos uma técnica de aceleração baseada na melhoria da estimativa inicial para a distribuição da fonte de espalhamento no interior do domínio de solução. Em outras palavras, usamos como estimativa inicial para o fluxo escalar médio na grade de discretização de malha fina, presentes nos termos da fonte de espalhamento das equações discretizadas SN usadas nas varreduras de transporte, a solução numérica da equação da difusão de nêutrons em grade espacial de malha grossa com condições de contorno especiais, que aproximam as condições de contorno prescritas que são clássicas em cálculos SN, incluindo condições de contorno do tipo vácuo. Para aplicarmos esta solução gerada pela equação da difusão em grade de discretização de malha grossa nas equações discretizadas SN de transporte na grade de discretização de malha fina, primeiro implementamos uma reconstrução espacial dentro de cada nodo de discretização, e então determinamos o fluxo escalar médio em grade de discretização de malha fina para usá-lo nos termos da fonte de espalhamento. Consideramos um número de experimentos numéricos para ilustrar a eficiência oferecida pela presente técnica (DSA) de aceleração sintética de difusão. / The scattering source iterative (SI) scheme is traditionally applied to converge finemesh numerical solutions to fixed-source discrete ordinates neutron transport problems. The SI scheme is very simple to implement under a computational viewpoint. However, the SI scheme may show very slow convergence rate, mainly for diffusive media (low absorption) with several mean free paths in extent. In this work we describe an acceleration technique based on an improved initial guess for the scattering source distribution within the slab. In other words, we use as initial guess for the fine-mesh average scalar flux in the scattering source terms of the SN discretized equations used in the transport sweeps, the coarse-mesh solution of the neutron diffusion equation with special boundary conditions to account for the classical SN prescribed boundary conditions, including vacuum boundary conditions. To apply this coarse-mesh diffusion solution into the fine-mesh SN transport sweep discretized equations, we first perform within-node spatial reconstruction, and then we determine the fine-mesh average scalar flux for use in the scattering source terms. We consider a number of numerical experiments to illustrate the efficiency of the offered diffusion synthetic acceleration (DSA) technique.