Thesis (M.S. in Operations Research)--Naval Postgraduate School, June 2005. / Thesis Advisor(s): Roberto Szechtman. Includes bibliographical references (p. 67-70). Also available online.

Thesis (doctoral)--Universität Bonn, 2003. / Includes bibliographical references (p. 163-165).

Thesis (Ph.D.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2007. / Includes bibliographical references (leaves 89-96). Also available in electronic version.

Discriminative learning is challenging when examples are setsof local image features, and the sets vary in cardinality and lackany sort of meaningful ordering. Kernel-based classificationmethods can learn complex decision boundaries, but a kernelsimilarity measure for unordered set inputs must somehow solve forcorrespondences -- generally a computationally expensive task thatbecomes impractical for large set sizes. We present a new fastkernel function which maps unordered feature sets tomulti-resolution histograms and computes a weighted histogramintersection in this space. This ``pyramid match" computation islinear in the number of features, and it implicitly findscorrespondences based on the finest resolution histogram cell wherea matched pair first appears. Since the kernel does not penalize thepresence of extra features, it is robust to clutter. We show thekernel function is positive-definite, making it valid for use inlearning algorithms whose optimal solutions are guaranteed only forMercer kernels. We demonstrate our algorithm on object recognitiontasks and show it to be dramatically faster than currentapproaches.

Ever since the pioneering work of Parzen the mean square error( MSE) and its integrated form (MISE) have been used as the error criteria in choosing the bandwidth matrix for multivariate kernel density estimation. More recently other criteria have been advocated as competitors to the MISE, such as the mean absolute error. In this study we define a weighted version of the Hellinger distance for multivariate densities and show that it has an asymptotic form, which is one-fourth the asymptotic MISE under weak smoothness conditions on the multivariate density f. In addition the proposed criteria give rise to a new data-dependent bandwidth matrix selector. The performance of the new data-dependent bandwidth matrix selector is compared with other well known bandwidth matrix selectors such as the least squared cross validation (LSCV) and the plug-in (HPI) through simulation. We derived a closed form formula for the mean Hellinger distance (MHD) in the univariate case. We also compared via simulation mean weighted Hellinger distance (MWHD) and the asymptotic MWHD, and the MISE and the asymptotic MISE for both univariate and bivariate cases for various densities and sample sizes.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Baseados nos trabalhos de Hasseler Whitney e Andrà Haefliger, buscamos saber sobre que condiÃÃes uma aplicaÃÃo suave f : M → R2 de uma superfÃcie compacta no espaÃo R2 pode ser estudada como composiÃÃo de uma imersÃo g : M → R3 com a projeÃÃo natural п : R3→R2. / Based on work of Hasseler Whitney and Andrà Haefliger we seek to know under what conditions smooth application f : M → R2 of a compact surface in space R2 an be studied as a composition of a immersion g : M → R3 with the natural projection п : R3 → R2.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T13:56:06Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Diego de Queiroz.pdf: 4124952 bytes, checksum: 8b1119beb27827489557809772a98050 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T13:56:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Diego de Queiroz.pdf: 4124952 bytes, checksum: 8b1119beb27827489557809772a98050 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-07-30 / Diferentes modelos clássicos já foram estendidos para a classificação de dados simbólicos de natureza intervalar, como regressão logística e discriminante linear, entre vários outros, contudo a maior parte desses classificadores foi desenvolvida para a resolução de problemas linearmente separáveis, não possuindo um bom desempenho face à problemas não-linearmente separáveis. Esse trabalho introduz duas abordagens baseadas no modelo de discriminante linear generalizado para classificar dados simbólicos intervalares. Nessas abordagens duas famílias de funções de kernel foram utilizadas separadamente para transpor os dados para um espaço de alta dimensão, permitindo a classificação de problemas não linearmente separáveis. Tal transposição é realizada através do kernel trick utilizando o produto escalar convencional e o produto escalar kernelizado para dados intervalares. Experimentos com conjuntos de dados sintéticos, híbrido entre sintético e real e uma aplicação com um conjunto de dados intervalares real demonstram a funcionalidade e eficiência dessa abordagem.

Orientador: Marcus A. M. de Aguiar / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-07-22T18:53:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 XavierJunior_AdemirLuiz_D.pdf: 2538387 bytes, checksum: 114bf4d50a35e6f3b62077d76e37dc18 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Neste trabalho desenvolvemos e aplicamos uma aproximação semiclássica para o propagador em estados coerentes K (z",z',t)=(z"exp(-iHt/h)z' ), onde H é o operador hamiltoniano do sistema e z) representam estados coerentes gerados pelo oscilador harmônico. A aproximação semiclássica de K (z",z',t) faz uso de uma aproximação de fase estacionária na qual trajetórias estacionárias existem em um espaço de fases extendido (complexo). Disso resulta uma dinâmica complexa que é estudada para hamiltonianos gerais quadráticos unidimensionais, o sistema da partícula em uma caixa e um exemplo de sistema não linear, o oscilador quártico. Comparando-se com o cálculo quântico exato, a precisão da aproxiamação semiclássica é confirmada para cada um desses casos. Finalmente o processo de espalhamento por uma barreira quadrada é tratado com sucesso, uma situação para a qual nenhuma aproximação semiclássica, fazendo uso exclusivamente de trajetórias clássicas (reais), existe para o regime de energia abaixo do potencial da barreira. Uma extensão do conceito de tempo de travessia clássico é feito para o espaço complexo, que possibilita calcular tempos de travessia para a partícula quântica representada por um pacote de ondas de estados coerentes com energia inicial abaixo do máximo de potencial da barreira. Propomos tal tempo de travessia quântico como um candidato ao tempo de tunelamento de estados coerentes no espaço de fases / Abstract: In this work we develop and apply a semiclassical approximation to the coherent-state propagator K(z",z',t) = (z"iHt/h)z'), where H is the Hamilton operator for the suystem and z) represents the coherent states of the harmonic oscilator. The semiclassical K(z",z',t) makes use of a stationary phase approxiamtion in which stationary trajectories inhabit is studied for general quadratic 1-d Hamiltonians, the particle-in-a-box and an example of non-linear system, the quartic oscillator. By comparing with a full quantum calculation, the accuracy of the semiclassical approximation is confirmed for each one of these cases. Finally the process of scattering through a potential square barrier is successfully treated, a situation for whick no ordinary semiclassical method based entirely upon classical (real) trajectories cam account for in the ünderbarrier"energy regime. An extension of the classical traversal time concept to the complex space enable us to calculate the traversal time for the quantum particle represented by a coherent state wave packet whose initial average energy is below the barrier top. We propose such quantum traversal time as a sensible candidate for the coherent-state tunneling time in phase-space / Doutorado / Física / Doutor em Ciências

Made available in DSpace on 2014-06-12T23:15:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4142_1.pdf: 2743083 bytes, checksum: 928ebc3e544f4af850727346a4483f73 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A distribuição de fluxo neutrônico em reatores nucleares é normalmente descrita por soluções numéricas da equação de difusão ou da equação de transporte. O método de fontes e sumidouros fornece uma aproximação para tal distribuição de fluxo neutrônico usando contribuições positivas para fontes e contribuições negativas para sumidouros. Usou-se esse método em simulações para distribuição de fluxo em configurações uni e bidimensional por meio de programas implementados em linguagem FORTRAN. Utilizam-se kernels para fontes puntiforme e linear em um meio uniforme infinito para cálculo dos fluxos, representando as contribuições de fontes ou sumidouros, através do princípio da superposição. Analisou-se, a partir de processos iterativos, a convergência da razão do fluxo máximo pelo médio para valores teóricos previamente calculados para reatores do tipo placa e cilíndrico infinito, em que se obtiveram boas aproximações em relação à distribuição de fluxo teórico. Depois, simetricamente em torno do centro do reator, inseriram-se sumidouros na configuração unidimensional para simular a cortina d água necessária para desacoplar os subnúcleos formados devido à simetria do fluxo neutrônico em torno dos sumidouros, obtendo-se resultados coerentes devido à simetria apresentada na distribuição de fluxo para os subnúcleos. Inseriu-se também na configuração bidimensional um sumidouro para simular barras de controle negras para simular a perturbação devida a essas barras na distribuição de fluxo. Devido à qualidade com que se reproduziram essas perturbações e tendo sido atingido o objetivo principal do estudo, resolveu-se estendê-lo para o comportamento das reatividades devidas a essas mesmas barras de controle negras, comparando os resultados obtidos pelas simulações com os resultados dado por fórmulas teóricas

Doctor en Ciencias, Mención Computación / El estudio de las interacciones entre cajas multi-dimensionales (es decir, hiperrectángulos d-dimensionales alineados a los ejes) ha encontrado aplicaciones en distintas áreas, incluyendo geometría computacional, bases de datos, teoría de grafos y redes. Esta tesis considera varias preguntas abiertas sobre este tema, enfocándose en tres materias fundamentales: el cálculo de emparejamientos de un conjunto de puntos con cajas, la detección de redundancias en la región cubierta por un conjunto de cajas, y el cálculo de distintas medidas de dicha región. Se estudia la complejidad computacional de tres grupos respectivos de problemas, tanto en el peor caso, como dentro del marco de análisis adaptativos. Primero se consideran problemas sobre el cálculo de distintas medidas de la región del espacio cubierta por un conjunto B de cajas. Se introduce el problema de calcular la distribución de profundidad de B, que generaliza el cálculo de su medida de Klee y su profundidad máxima, respectivamente. Se describen distintos algoritmos para calcular la distribución de profundidad de un conjunto de cajas, y se prueban cotas computacionales superiores refinadas para los problemas de calcular la medida de Klee y la profundidad máxima de B, respectivamente, considerando distintas medidas de dificultad de las instancias de estos problemas. Además, se demuestran distintas cotas inferiores condicionales para el problema de calcular la distribución de profundidad, que ayudan a entender su relación con otros problemas fundamentales en la computación. Luego, se estudian distintos problemas sobre el cálculo de emparejamientos de pares de puntos coloreados en un conjunto finito mediante cajas. Un emparejamiento con cajas de un conjunto finito S de puntos, es un conjunto de cajas cerradas, disjuntas dos a dos, y tales que cada caja contiene exactamente dos puntos de S. Los problemas que esta tesis considera difieren entre sí en restricciones tales como que las cajas deban emparejar solo a puntos del mismo color (llamados emparejamientos monocromáticos) o contener solo puntos de distintos colores (llamados emparejamientos bicromáticos), o restricciones sobre el conjunto de puntos, por ejemplo, que se requiera que estén en posición general. Se muestra que algunos de estos problemas son difíciles de resolver en tiempo polinomial, pero que sus soluciones óptimas se pueden aproximar hasta factores constantes en tiempo polinomial. Finalmente, se consideran problemas sobre la eliminación de redundancias en la región del espacio cubierta por un conjunto de cajas multi-dimensionales. Se estudia el problema de encontrar un kernel de cobertura de tamaño mínimo, que consiste en, dado un conjunto B de cajas d-dimensionales, encontrar un subconjunto de B de tamaño mínimo que cubra la misma región que B. Este problema es NP-difícil, pero como muchos problemas NP-difícil sobre grafos, se puede resolver en tiempo polinomial bajo distintas restricciones sobre el grafo inducido por B. Esta tesis considera varias clases de grafos, y muestra que el problema de encontrar un kernel de cobertura de tamaño mínimo sigue siendo NP-difícil incluso para instancias severamente restringidas; y proporciona dos algoritmos de aproximación en tiempo polinomial para este problema.