This thesis includes two topics. The first topic is a ROM-less DDFS (Direct Digital Frequency Synthesizer) using a parabolic polynomial in-terpolation method with an offset adjustment. The second one is the de-sign and fabrication of a silicon-based OEIC(optoelectronic integrated circuit) comprising photodetectors and transimpedance amplifiers. The ROM-less DDFS employs a parabolic polynomial interpola?tion method with an offset adjustment, where an initial phase offset is added into parabolic polynomials. Besides, the pipelining architecture is adopted to improve the speed of the proposed DDFS. The OEIC uses the hybrid integration technique to integrate the III-V optoelectronic devices (photodetector) and CMOS integrated circuits (transimpedance amplifier) onto the same substrate (silicon substrate) by the wafer bounding technique. With the realization of the hybrid in-tegration, the bandwidth degeneration resulted from the traditional wire bounding can be avoided.

Tese de doutoramento. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Abstract To improve the application of Point Interpolation Method (PIM) in Element Free Galerkin Method (EFG) is the aim of this study. The trait of EFG is using overlap of influence domain between different nodes to construct discretization nodes¡¦ connection. EFG just uses nodal data, but not element. For constructing shape function, EFG has two types of methods, Fitting and Interpolation. Fitting uses Moving Least Square Method (MLS). MLS-EFG has stable effect on numerical analysis; however, users who use it need to choose more numerical parameters and do more computation. Besides, users can not apply boundary conditions directly when using MLS-EFG. Interpolation method applies nodal coordinates to proceed computation, and it called PIM. Boundary conditions could be used directly and less computation is needs while using PIM. However, the coefficient of interpolation function of sample is singular. This study tries to construct Coordination Point Interpolation Method. It owns advantages of both methods that mentioned above, and extra numerical parameters are not needed. It applies the notion of influence domain of MLS-EFG, then search correlative efficient nodes which are contained in near field of sample. The correlative efficient nodes make up matrix that con cause inverse matrix. In addition, via numerical simulations, it shows that CPIM has excellent convergence and accurate solution, and is better that MLS-EFG.

Tese de Mestrado Integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2013

[pt] Muitos problemas reais em modelagem computacional requerem o uso de aproximação de funções. Em alguns casos a função a ser avaliada no computador é muito complexa, portanto seria desejável que ela fosse substituída por uma função mais simples e mais eficiente de ser calculada. Para fazer isso, calcula-se o valor da função escalar f em um conjunto de N pontos {x1, x2, . . . , XN}, onde x(i) (pertence a) R(n), e faz-se uma estimativa dos valores dessa função f em qualquer outro ponto através de um método de interpolação. Um método de interpolação é qualquer procedimento que toma um conjunto de restrições e determina uma boa função que satisfaça essas condições. O método de interpolação de Shepard originalmente calcula o valor estimado dessa função num ponto qualquer x (pertence a) R(N) como uma média ponderada dos valores da função original nas N amostras dadas. Sendo que o peso para cada amostra x(i) é função das potências negativas das distâncias euclidianas entre os pontos x e x(i). Os núcleos K: R(N) × R(N) (EM) R são funções que correspondem ao produto interno no espaço de Hilbert F da imagem dos pontos x e z por uma função phi (conjunto vazio) : R(N) (EM) F, ou seja K(x, z) = < phi (conjunto vazio) (x), phi (conjunto vazio) (z) >. Na prática, as funções núcleos representam implicitamente o mapeamento feito pela função phi (conjunto vazio) , ou seja, se define qual núcleo usar e não qual phi (conjunto vazio) usar. Esse trabalho propõe uma modificação do método de interpolação de Shepard que é uma simples substituição no método original: ao invés de usar a distância euclidiana entre os pontos x e xi sugere-se usar a distância entre as imagens dos pontos x e x(I) por phi (conjunto vazio) no espaço de Hilbert F, que pode ser calculada diretamente com o uso da função núcleo K. Os resultados mostram que essa pequena modificação gera resultados melhores quando comparados com o método de Shepard original. / [en] Several real problem in computational modeling require function approximations. In some cases, the function to be evaluated in the computer is very complex, so it would be nice if this function could be substituted by a simpler and efficient one. To do so, the function f is sampled in a set of N pontos {x1, x2, . . . , xN}, where x(i) (is an element of) R(n), and then an estimate for the value of f in any other point is done by an interpolation method. An interpolation method is any procedure that takes a set of constraints and determines a nice function that satisfies such conditions. The Shepard interpolation method originally calculates the estimate of F(x) for some x (is an element of) R(n) as a weighted mean of the N sampled values of f. The weight for each sample xi is a function of the negative powers of the euclidian distances between the point x and xi. Kernels K : R(n) ×R(n) (IN) R are functions that correspond to an inner product on some Hilbert space F that contains the image of the points x and z by a function phi (the empty set) : R(n) (IN) F, i.e. k(x, z) =< phi (the empty set) (x), phi (the empty set) (z) >. In practice, the kernels represent implicitly the mapping phi (the empty set), i.e. it is more suitable to defines which kernel to use instead of which function phi (the empty set). This work proposes a simple modification on the Shepard interpolation method that is: to substitute the euclidian distance between the points x and xi by a distance between the image of these two point by phi (the empty set) in the Hilbert space F, which can be computed directly with the kernel k. Several tests show that such simple modification has better results when compared to the original method.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parte_ 1.pdf: 2323383 bytes, checksum: ed140b1811bbee3ce5c6779946931193 (MD5) Previous issue date: 2015-02-12 / The objective of this research was to regionalize the minimum seven-day flows, annual average long-term duration, maximum and permanence flows of 90 and 95% of the catchment area of the Piquiri River - PR. The peak flows were regionalized associated with a specific return period (2, 5, 10, 25, 50 and 100 years) and the minimum flow lasting seven days was associated with a 10-year return period. To represent the series of maximum and minimum flows probability Pearson type III distributions, two- and three-parameter Log-normal and type III Log-Pearson, Gumbel (for maximum flows) and Weibull (for minimum flows only) were used. Type III Log-Pearson distribution obtained in 100% of cases, the lowest standard error, presenting the best adjustment with the minimum flow data. About 70% of the data stations showed the lowest standard error when adjusted to this three- parameter log-normal distribution. Thus, the three-parameter Log-Normal distribution was adopted as default, but stations 64765000 (Porto Paiquerê), 64771500 (Porto Guarani), 64785000 (Goio Bang Bridge), which did not obtain adjustment with this distribution, used the two-parameter Log-Normal distribution. The period average flow, once it is characterized as the average of the annual average flow, was regionalized without considering the risk level. In order to obtain the permanence curve, the procedure based on obtaining the frequency classes was carried out. In the regionalization procedure the following methods were employed: the traditional method described by Eletrobrás (1985a), the linear interpolation method (ELETROBRÁS, 1985b), the method proposed by Chaves et al. (2002), the modified linear interpolation and the modified Chaves (NOVAES et al., 2007). As explanatory variables for the traditional method, the following physical characteristics were used: drainage area; the length of the main river; the basin mean land slope; the mean land slope of the main river; drainage density, and climatic characteristics: the total annual rainfall; the precipitation of the wettest quarter; the precipitation of the driest quarter. The regression models that best fit the flow data are the simple potential and the multiple potential ones. The area and the density drainage are the best explanatory variables for the estimate the minimum seven-day flow and ten-year return period (Q7,10). The length of the main river is the best explanatory variable for the estimate of flow rates of 90 and 95% of permanence (Q90 and Q95, respectively). The area and the drainage density are the best explanatory variables to estimate the minimum seven-day flow and the ten-year return period of (Q7,10), the length of the main river and the area for the flow estimate with 90 and 95% of permanence (Q90 and Q95, respectively) and the length of the main river is the best explanatory variable for the estimate of maximum flows considering all return periods studied. The method of linear interpolation produces similar estimates to the ones obtained with the Conventional method and can be used in situations, especially when there is sufficient information for adjustment of the regression models. Estimates of minimum flows (Q7,10, Q90 and Q95) and of average flow (Qmed), performed by using the Chaves method are similar to the ones obtained with the Conventional method , while the estimates of peak flows for all return periods studied, presented major errors. The modified methods did not promote significant improvement of the estimates compared to the original methods. / O objetivo deste trabalho foi regionalizar as vazões mínimas com sete dias de duração, média anual de longa duração, máxima e vazões de permanência de 90 e 95% da bacia hidrográfica do Rio Piquiri - PR. As vazões máximas foram regionalizadas associadas a um período de retorno específico (2, 5, 10, 25, 50 e 100 anos) e a mínima com duração de sete dias foi associada ao período de retorno de 10 anos. Para representar as séries de vazões máximas e mínimas foram utilizadas as distribuições de probabilidade de Pearson tipo III, Log-Normal a dois e três parâmetros e Log-Pearson tipo III, Gumbel (apenas para máximas) e Weibull (apenas para mínima). A distribuição Log-pearson tipo III obteve em 100% dos casos, o menor erro padrão, apresentando-se com o melhor ajuste aos dados de vazão mínima. Cerca de 70% dos dados das estações apresentaram o menor erro padrão quando ajustadas a esta distribuição Log-Normal a três parâmetros. Desta maneira a distribuição Log-Normal a três parâmetros, foi adotada de forma padrão para as vazões máximas, porém as estações 64765000 (Porto Paiquerê), 64771500 (Porto Guarani), 64785000 (Ponte do Goio-Bang) que não obtiveram ajuste a esta distribuição, utilizou a distribuição Log-Normal a dois parâmetros. A vazão média de longo período, por ser caracterizada como a média das vazões médias anuais, foi regionalizada sem considerar o nível de risco. Para a obtenção da curva de permanência realizou-se o procedimento baseado na obtenção de classes de frequência. No procedimento de regionalização foram empregados: o método Tradicional descrito por Eletrobrás (1985a), o método de Interpolação linear (ELETROBRÁS, 1985b), o método de Chaves et al. (2002), Interpolação linear modificado e Chaves modificado (NOVAES et al., 2007). Como variáveis explicativas, para o método Tradicional, foram utilizadas as características físicas: área de drenagem; o comprimento do rio principal; declividade média da bacia; declividade média do rio principal; densidade de drenagem, e as características climáticas: precipitação total anual; precipitação do trimestre mais chuvoso; precipitação do trimestre mais seco. Os modelos de regressão que melhor se ajustam aos dados de vazão são o potencial simples e o potencial múltiplo. A área e a densidade de drenagem são as melhores variáveis explicativas para a estimativa da vazão mínima com duração de sete dias e período de retorno de dez anos (Q7,10). O comprimento do rio principal é a melhor variável explicativa para a estimativa das vazões com 90 e 95% de permanência (Q90 e Q95, respectivamente). A área e a densidade de drenagem são as melhores variáveis explicativas para a estimativa da vazão mínima com duração de sete dias e período de retorno de dez anos (Q7,10), o comprimento do rio principal e a área para a estimativa das vazões com 90 e 95% de permanência (Q90 e Q95, respectivamente) e o comprimento do rio principal é a melhor variável explicativa para a estimativa das vazões máximas considerando todos os períodos de retorno estudados. O método da interpolação linear faz estimativas semelhantes ao método Tradicional e pode ser utilizado em situações, principalmente quando não há informações suficientes para o ajuste dos modelos de regressão. As estimativas das vazões mínimas (Q7,10, Q90 e Q95) e vazão média (Qmed), realizadas pelo método de Chaves são semelhantes ao Tradicional, enquanto que as estimativas das vazões máximas, para todos os períodos de retorno estudados, apresentaram erros muito elevados. Os métodos modificados não promoveram a melhora expressiva das estimativas em comparação com os métodos originais

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-02-23T14:21:01Z No. of bitstreams: 1 TeseCC.pdf: 1297646 bytes, checksum: 942d46e754719f629c7f26843a723767 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-13T18:50:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseCC.pdf: 1297646 bytes, checksum: 942d46e754719f629c7f26843a723767 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-13T18:50:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseCC.pdf: 1297646 bytes, checksum: 942d46e754719f629c7f26843a723767 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-13T19:05:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseCC.pdf: 1297646 bytes, checksum: 942d46e754719f629c7f26843a723767 (MD5) Previous issue date: 2016-06-17 / Não recebi financiamento / The bat community of the Jatai Ecologic Station region, Northeast of São Paulo State, was studied by comparing bat species surveys, in three forest fragments, to investigate the two components of species diversity, richness and abundance. Twentytwo bat species were recorded, with the sum of the species from the three fragments. Three phyllostomid species were dominant in two forest fragments, and two Molossidae species were dominant in other. Many bat species were rare. Species diversity obtained, measured by the Shannon index (He '), was similar in the three fragments, and close to the values of most studies of brazilian Southeastern bat communities (He’close to 2.0). This suggests constancy in the pattern of species diversity of bats in this region, and also in Southeastern Brazil. Of the 22 species recorded, four can be considered highly sensitive to the habitat fragmentation. The diversity achieved was significant, highlighting the value of these protected areas for the maintenance of local and regional biodiversity. The Red List of IUCN (The IUCN Red List) has been used to provide information about the conservation status of the species worldwide, and the same subsidize jobs assigned to this issue, with special focus on endangered species. At the national level, ICMBio (Chico Mendes Institute for Biodiversity Conservation) has the same goal, to discuss the conservation status of the Brazilian species, developing lists that guide actions to protect them. Using the information provided by IUCN and ICMBio, and bats records in the cerrado, considering the Brazilian territory, here are discussed aspects of ecology and conservation of bat species, in order to clarify some aspects of interest in this topic. Using the spatial interpolation method (IDW) to estimate the possible value of species richness in places not sampled species, was evaluated knowledge about the species richness of occurrence of bats in the cerrado of Brazil. / A presente tese é subdividida em dois artigos, o primeiro versando sobre a estrutura da comunidade de morcegos da região da Estação Ecológica do Jataí, nordeste do Estado de São Paulo, enfocando a diversidade de espécies e a vulnerabilidade das mesmas com relação aos processos de fragmentação de habitats. O segundo artigo discute aspectos da ecologia e conservação de morcegos do bioma cerrado, em território brasileiro, através de dados extraídos dos sítios eletrônicos da IUCN, do ICMBio e de registros de distribuição geográfica das espécies disponíveis na literatura específica de Chiroptera. O segundo artigo utiliza do método de interpolação (IDW) para a estimativa da diversidade de espécies segundo os dados apresentados em levantamentos de espécies de morcegos de cerrado, discutindo a importância da utilização desse método. Os resumos de ambos os artigos estão transcritos abaixo. Resumo do 1º artigo A comunidade de morcegos da região da Estação Ecológica do Jataí, Nordeste do Estado de São Paulo, foi estudada através da comparação de dados de capturas em três fragmentos florestais de cerrado, cerradão semidecidual. Investigou-se a diversidade de espécies em seus dois componentes, a riqueza e a abundância. Vinte e duas espécies de morcegos foram registradas, somadas as espécies dos três fragmentos. Três espécies de Phyllostomidae dominaram numericamente dois dos fragmentos, e duas espécies de Molossidae foram dominantes em outro. Muitas espécies de morcegos apresentaram baixa frequência nas capturas. A diversidade de espécies obtida, medida pelo índice de Shannon (He’), foi semelhante nos três fragmentos e próxima dos valores da maioria dos estudos de comunidades de morcegos do Sudeste brasileiro (He’ próximo de 2,0). Estes dados sugerem constância no padrão de diversidade de espécies de morcegos nessa região, e também no Sudeste brasileiro. Das 22 espécies registradas, quatro podem ser consideradas altamente sensíveis à fragmentação. A diversidade obtida foi significativa, destacando o valor destas unidades de conservação para a manutenção da biodiversidade local e regional. Resumo do 2º artigo A Lista Vermelha da IUCN (The IUCN Red List) tem sido utilizada para fornecer informações sobre o status de conservação das espécies, em nível mundial, e as mesmas subsidiam trabalhos endereçados a essa questão, com foco especial nas espécies ameaçadas de extinção. Em nível nacional, o ICMBio (Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade) tem o mesmo objetivo, ao discutir o status de conservação das espécies brasileiras, elaborando listas que orientam ações visando a proteção das mesmas. Utilizando as informações disponibilizadas pela IUCN e ICMBio, e os registros de morcegos no bioma cerrado, do território brasileiro, são discutidos aqui aspectos ligados à ecologia e conservação das espécies de morcegos, com vistas a elucidar alguns aspectos de interesse nesse tema, e à detecção de possíveis padrões. Utilizando o método de interpolação espacial (IDW) para a estimativa do valor possível da riqueza em locais não amostrados de espécies, foi avaliado o conhecimento sobre a riqueza em espécies de morcegos de ocorrência nos cerrados do Brasil.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parte_ 1.pdf: 2323383 bytes, checksum: ed140b1811bbee3ce5c6779946931193 (MD5) Previous issue date: 2015-02-12 / The objective of this research was to regionalize the minimum seven-day flows, annual average long-term duration, maximum and permanence flows of 90 and 95% of the catchment area of the Piquiri River - PR. The peak flows were regionalized associated with a specific return period (2, 5, 10, 25, 50 and 100 years) and the minimum flow lasting seven days was associated with a 10-year return period. To represent the series of maximum and minimum flows probability Pearson type III distributions, two- and three-parameter Log-normal and type III Log-Pearson, Gumbel (for maximum flows) and Weibull (for minimum flows only) were used. Type III Log-Pearson distribution obtained in 100% of cases, the lowest standard error, presenting the best adjustment with the minimum flow data. About 70% of the data stations showed the lowest standard error when adjusted to this three- parameter log-normal distribution. Thus, the three-parameter Log-Normal distribution was adopted as default, but stations 64765000 (Porto Paiquerê), 64771500 (Porto Guarani), 64785000 (Goio Bang Bridge), which did not obtain adjustment with this distribution, used the two-parameter Log-Normal distribution. The period average flow, once it is characterized as the average of the annual average flow, was regionalized without considering the risk level. In order to obtain the permanence curve, the procedure based on obtaining the frequency classes was carried out. In the regionalization procedure the following methods were employed: the traditional method described by Eletrobrás (1985a), the linear interpolation method (ELETROBRÁS, 1985b), the method proposed by Chaves et al. (2002), the modified linear interpolation and the modified Chaves (NOVAES et al., 2007). As explanatory variables for the traditional method, the following physical characteristics were used: drainage area; the length of the main river; the basin mean land slope; the mean land slope of the main river; drainage density, and climatic characteristics: the total annual rainfall; the precipitation of the wettest quarter; the precipitation of the driest quarter. The regression models that best fit the flow data are the simple potential and the multiple potential ones. The area and the density drainage are the best explanatory variables for the estimate the minimum seven-day flow and ten-year return period (Q7,10). The length of the main river is the best explanatory variable for the estimate of flow rates of 90 and 95% of permanence (Q90 and Q95, respectively). The area and the drainage density are the best explanatory variables to estimate the minimum seven-day flow and the ten-year return period of (Q7,10), the length of the main river and the area for the flow estimate with 90 and 95% of permanence (Q90 and Q95, respectively) and the length of the main river is the best explanatory variable for the estimate of maximum flows considering all return periods studied. The method of linear interpolation produces similar estimates to the ones obtained with the Conventional method and can be used in situations, especially when there is sufficient information for adjustment of the regression models. Estimates of minimum flows (Q7,10, Q90 and Q95) and of average flow (Qmed), performed by using the Chaves method are similar to the ones obtained with the Conventional method , while the estimates of peak flows for all return periods studied, presented major errors. The modified methods did not promote significant improvement of the estimates compared to the original methods. / O objetivo deste trabalho foi regionalizar as vazões mínimas com sete dias de duração, média anual de longa duração, máxima e vazões de permanência de 90 e 95% da bacia hidrográfica do Rio Piquiri - PR. As vazões máximas foram regionalizadas associadas a um período de retorno específico (2, 5, 10, 25, 50 e 100 anos) e a mínima com duração de sete dias foi associada ao período de retorno de 10 anos. Para representar as séries de vazões máximas e mínimas foram utilizadas as distribuições de probabilidade de Pearson tipo III, Log-Normal a dois e três parâmetros e Log-Pearson tipo III, Gumbel (apenas para máximas) e Weibull (apenas para mínima). A distribuição Log-pearson tipo III obteve em 100% dos casos, o menor erro padrão, apresentando-se com o melhor ajuste aos dados de vazão mínima. Cerca de 70% dos dados das estações apresentaram o menor erro padrão quando ajustadas a esta distribuição Log-Normal a três parâmetros. Desta maneira a distribuição Log-Normal a três parâmetros, foi adotada de forma padrão para as vazões máximas, porém as estações 64765000 (Porto Paiquerê), 64771500 (Porto Guarani), 64785000 (Ponte do Goio-Bang) que não obtiveram ajuste a esta distribuição, utilizou a distribuição Log-Normal a dois parâmetros. A vazão média de longo período, por ser caracterizada como a média das vazões médias anuais, foi regionalizada sem considerar o nível de risco. Para a obtenção da curva de permanência realizou-se o procedimento baseado na obtenção de classes de frequência. No procedimento de regionalização foram empregados: o método Tradicional descrito por Eletrobrás (1985a), o método de Interpolação linear (ELETROBRÁS, 1985b), o método de Chaves et al. (2002), Interpolação linear modificado e Chaves modificado (NOVAES et al., 2007). Como variáveis explicativas, para o método Tradicional, foram utilizadas as características físicas: área de drenagem; o comprimento do rio principal; declividade média da bacia; declividade média do rio principal; densidade de drenagem, e as características climáticas: precipitação total anual; precipitação do trimestre mais chuvoso; precipitação do trimestre mais seco. Os modelos de regressão que melhor se ajustam aos dados de vazão são o potencial simples e o potencial múltiplo. A área e a densidade de drenagem são as melhores variáveis explicativas para a estimativa da vazão mínima com duração de sete dias e período de retorno de dez anos (Q7,10). O comprimento do rio principal é a melhor variável explicativa para a estimativa das vazões com 90 e 95% de permanência (Q90 e Q95, respectivamente). A área e a densidade de drenagem são as melhores variáveis explicativas para a estimativa da vazão mínima com duração de sete dias e período de retorno de dez anos (Q7,10), o comprimento do rio principal e a área para a estimativa das vazões com 90 e 95% de permanência (Q90 e Q95, respectivamente) e o comprimento do rio principal é a melhor variável explicativa para a estimativa das vazões máximas considerando todos os períodos de retorno estudados. O método da interpolação linear faz estimativas semelhantes ao método Tradicional e pode ser utilizado em situações, principalmente quando não há informações suficientes para o ajuste dos modelos de regressão. As estimativas das vazões mínimas (Q7,10, Q90 e Q95) e vazão média (Qmed), realizadas pelo método de Chaves são semelhantes ao Tradicional, enquanto que as estimativas das vazões máximas, para todos os períodos de retorno estudados, apresentaram erros muito elevados. Os métodos modificados não promoveram a melhora expressiva das estimativas em comparação com os métodos originais

Uncertainty Quantification (UQ) has been an active area of research in recent years with a wide range of applications in data and imaging sciences. In many problems, the source of uncertainty stems from an unknown parameter in the model. In physical and engineering systems for example, the parameters of the partial differential equation (PDE) that model the observed data may be unknown or incompletely specified. In such cases, one may use a probabilistic description based on prior information and formulate a forward UQ problem of characterising the uncertainty in the PDE solution and observations in response to that in the parameters. Conversely, inverse UQ encompasses the statistical estimation of the unknown parameters from the available observations, which can be cast as a Bayesian inverse problem. The contributions of the thesis focus on examining the aforementioned forward and inverse UQ problems for the low-frequency, time-harmonic Maxwell equations, where the model uncertainty emanates from the lack of knowledge of the material conductivity parameter. The motivation comes from the Controlled-Source Electromagnetic Method (CSEM) that aims to detect and image hydrocarbon reservoirs by using electromagnetic field (EM) measurements to obtain information about the conductivity profile of the sub-seabed. Traditionally, algorithms for deterministic models have been employed to solve the inverse problem in CSEM by optimisation and regularisation methods, which aside from the image reconstruction provide no quantitative information on the credibility of its features. This work employs instead stochastic models where the conductivity is represented as a lognormal random field, with the objective of providing a more informative characterisation of the model observables and the unknown parameters. The variational formulation of these stochastic models is analysed and proved to be well-posed under suitable assumptions. For computational purposes the stochastic formulation is recast as a deterministic, parametric problem with distributed uncertainty, which leads to an infinite-dimensional integration problem with respect to the prior and posterior measure. One of the main challenges is thus the approximation of these integrals, with the standard choice being some variant of the Monte-Carlo (MC) method. However, such methods typically fail to take advantage of the intrinsic properties of the model and suffer from unsatisfactory convergence rates. Based on recently developed theory on high-dimensional approximation, this thesis advocates the use of Sparse Quadrature (SQ) to tackle the integration problem. For the models considered here and under certain assumptions, we prove that for forward UQ, Sparse Quadrature can attain dimension-independent convergence rates that out-perform MC. Typical CSEM models are large-scale and thus additional effort is made in this work to reduce the cost of obtaining forward solutions for each sampling parameter by utilising the weighted Reduced Basis method (RB) and the Empirical Interpolation Method (EIM). The proposed variant of a combined SQ-EIM-RB algorithm is based on an adaptive selection of training sets and a primal-dual, goal-oriented formulation for the EIM-RB approximation. Numerical examples show that the suggested computational framework can alleviate the computational costs associated with forward UQ for the pertinent large-scale models, thus providing a viable methodology for practical applications.

Tese de mestrado. Mestrado Integrado em Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012