This thesis presents the results of a combination of new observations with the Parkes telescope of neutral hydrogen (HI) in the Small Magellanic Cloud (SMC) with an Australia Telescope Compact Array aperture synthesis mosaic. The data are used to study the HI distribution and mass, the velocity field and rotation curve of the SMC, as well as to probe the 3-D structure of the SMC. A kinematic study of the HI data reveals the existence of three supergiant shells which were previously undetectable in the ATCA data alone. The HI spatial power spectrum has been investigated over a range of contiguous scale sizes wider than those previously achieved in any other galaxy. This thesis also demonstrates that the infrared data obtained with the Infrared Astronomical Satellite for the SMC can be successfully reconstructed with much higher resolution using the Pyramid Maximum Entropy algorithm. The new infrared (IR) data are used to study the integrated IR spectrum, the dust temperature and dust column density in the SMC. The high resolution HI and IR data enable an investigation of the spatial correlation of dust and gas and the assumption of the dust and gas being well-mixed in the ISM. The spatial power spectrum of the dust column density shows that, as with the HI power spectrum, there is no preferred scale size for dust clouds. The remarkable similarity of the spatial power spectra for the HI and dust column density distributions suggests a unique hierarchical structure organisation for the ISM in the SMC. Such an organisation is likely to be governed by the Kolmogorov type turbulence and could be described by fractal nature with the volume fractal dimension of 2.4. / Doctor of Philosophy (PhD)

In this thesis, we consider a robust state estimation problem for discrete-time, homogeneous, first-order, finite-state finite-alphabet hidden Markov models (HMMs). Based on Kolmogorov's Theorem on the existence of a process, we first present the Kolmogorov model for the HMMs under consideration. A new change of measure is introduced. The statistical properties of the Kolmogorov representation of an HMM are discussed on the canonical probability space. A special Kolmogorov measure is constructed. Meanwhile, the ergodicity of two expanded Markov chains is investigated. In order to describe the uncertainty of HMMs, we study probability distance problems based on the Kolmogorov model of HMMs. Using a change of measure technique, the relative entropy and the relative entropy rate as probability distances between HMMs, are given in terms of the HMM parameters. Also, we obtain a new expression for a probability distance considered in the existing literature such that we can use an information state method to calculate it. Furthermore, we introduce regular conditional relative entropy as an a posteriori probability distance to measure the discrepancy between HMMs when a realized observation sequence is given. A representation of the regular conditional relative entropy is derived based on the Radon-Nikodym derivative. Then a recursion for the regular conditional relative entropy is obtained using an information state method. Meanwhile, the well-known duality relationship between free energy and relative entropy is extended to the case of regular conditional relative entropy given a sub-[special character]-algebra. Finally, regular conditional relative entropy constraints are defined based on the study of the probability distance problem. Using a Lagrange multiplier technique and the duality relationship for regular conditional relative entropy, a finite horizon robust state estimator for HMMs with regular conditional relative entropy constraints is derived. A complete characterization of the solution to the robust state estimation problem is also presented.

The relative power of goodness-of-fit test statistics has long been debated in the literature. Chi-Square type test statistics to determine 'fit' for categorical data are still dominant in the goodness-of-fit arena. Empirical Distribution Function type goodness-of-fit test statistics are known to be relatively more powerful than Chi-Square type test statistics for restricted types of null and alternative distributions. In many practical applications researchers who use a standard Chi-Square type goodness-of-fit test statistic ignore the rank of ordinal classes. This thesis reviews literature in the goodness-of-fit field, with major emphasis on categorical goodness-of-fit tests. The continued use of an asymptotic distribution to approximate the exact distribution of categorical goodness-of-fit test statistics is discouraged. It is unlikely that an asymptotic distribution will produce a more accurate estimation of the exact distribution of a goodness-of-fit test statistic than a Monte Carlo approximation with a large number of simulations. Due to their relatively higher powers for restricted types of null and alternative distributions, several authors recommend the use of Empirical Distribution Function test statistics over nominal goodness-of-fit test statistics such as Pearson's Chi-Square. In-depth power studies confirm the views of other authors that categorical Empirical Distribution Function type test statistics do not have higher power for some common null and alternative distributions. Because of this, it is not sensible to make a conclusive recommendation to always use an Empirical Distribution Function type test statistic instead of a nominal goodness-of-fit test statistic. Traditionally the recommendation to determine 'fit' for multivariate categorical data is to treat categories as nominal, an approach which precludes any gain in power which may accrue from a ranking, should one or more variables be ordinal. The presence of multiple criteria through multivariate data may result in partially ordered categories, some of which have equal ranking. This thesis proposes a modification to the currently available Kolmogorov-Smirnov test statistics for ordinal and nominal categorical data to account for situations of partially ordered categories. The new test statistic, called the Combined Kolmogorov-Smirnov, is relatively more powerful than Pearson's Chi-Square and the nominal Kolmogorov-Smirnov test statistic for some null and alternative distributions. A recommendation is made to use the new test statistic with higher power in situations where some benefit can be achieved by incorporating an Empirical Distribution Function approach, but the data lack a complete natural ordering of categories. The new and established categorical goodness-of-fit test statistics are demonstrated in the analysis of categorical data with brief applications as diverse as familiarity of defence programs, the number of recruits produced by the Merlin bird, a demographic problem, and DNA profiling of genotypes. The results from these applications confirm the recommendations associated with specific goodness-of-fit test statistics throughout this thesis.

Cette thèse est une contribution à l'étude des différentes notions effectives d'aléatoire pour les objets individuels (essentiellement les suites binaires finies ou finies). Dans le premier chapitre nous considérons les approches de l'aléatoire par la théorie des jeux (martingales et stratégies) que nous comparons à l'approche historique par les fréquences qui remonte au début du 20ème siècle avec les travaux de von Mises. Le résultat principal de ce chapitre est une relation explicite entre la vitesse de gain d'une martingale (ou stratégie) sur une suite binaire et le biais des sous-suites extraites. Le second chapitre porte sur les liens existant entre les différentes définitions de l'aléatoire pour les suites binaires infinies et la notion de complexité de Kolmogorov, définie comme étant la taille du plus court programme qui génère un objet donné. De nombreux résultats sont déjà connus dans ce domaine. Nous présentons une approche nouvelle, en utilisant non pas la complexité de Kolmogorov elle-même, mais ses bornes supérieures calculables. Cette approche est unificatrice, en ce sens qu'elle permet de caractériser précisément une grande variété de notions d'aléatoire, dont certaines pour qui la complexité de Kolmogorov échoue. Le troisième et dernier chapitre étudie l'extension des notions effectives d'aléatoire à des mesures de probabilité calculables quelconques, et plus particulièrement les relations d'équivalence qu'elles induisent sur ces mesures (où deux mesures sont équivalentes si elles ont les mêmes éléments aléatoires). Une preuve constructive (par les martingales) du théorème de Kakutani (qui caractérise l'équivalence entre les mesures de Bernoulli généralisées) y est notamment obtenue. Enfin, nous discutons en toute généralité (c'est-à-dire pour des mesures quelconques) les relations d'équivalence induites, dont nous donnons une classification complète.

L'objectif général de cette thèse est d'étudier les notions d'aléatoire et d'information algorithmiques - jusqu'ici restreints aux espaces symboliques - sur des espaces plus généraux, précisément les espaces métriques calculables, et d'appliquer ces notions à la théorie des systèmes dynamiques. Les principaux apports sont : (1) le développement d'un cadre robuste pour l'étude d'objets mathématiques (mesures de probabilité, systèmes dynamiques et leurs modèles symboliques) d'un point de vue algorithmique, notamment l'introduction et l'étude détaillée des treillis d'énumération effective; (2) l'extension de l'aléatoire algorithmique aux espaces métriques calculables, améliorant ainsi l'extension menée par Gacs qui imposait une condition supplémentaire à l'espace, et l'étude de quelques notions des probabilités classiques du point de vue de l'aléatoire; (3) un apport à la théorie des systèmes dynamiques, établissant des relations entre l'aléatoire algorithmique et l'aléatoire dynamique. Nous étudions notamment deux notions de complexité algorithmique des orbites, l'une K1 utilisant la mesure, l'autre K2 inspirée du point de vue topologique. Nous montrons que la complexité K1 des orbites partant des points aléatoires est l'entropie du système au sens de la mesure, que la borne supérieure des complexités K2 des orbites est l'entropie topologique, et que K1 et K2 coïncident pour les points aléatoires. Ce travail enrichit les résultats de Brudno et White.

Ce travail est une étude expérimentale de l'influence du nombre de Reynolds sur les caractéristiques des tourbillons longitudinaux et transverses de la turbulence de paroi. Une campagne de mesure par PIV stéréoscopique est réalisée dans des plans longitudinaux/normaux à la paroi (XY), et dans des plans normaux/transversaux (YZ) des couches limites de la soufflerie du LML et du tunnel à eau du LTRAC, à six nombre de Reynolds compris entre Re_\theta=1300 et Re_\theta=18950. Les mesures ont une bonne résolution spatiale et une faible incertitude. La base de données est validée au travers de l'analyse de grandeurs statistiques de l'écoulement (moyenne et RMS de la vitesse, histogramme des fluctuations, spectres de puissance) , comparées à des profils de référence issus de la théorie, de mesures fils-chauds ou de données DNS. Une détection de tourbillon, basée sur le fit d'un tourbillon d'Oseen autour des maxima de "swirling strength", est ensuite entreprise sur les données stéréo-PIV ainsi que sur des données DNS à Re_\tau=950. L'évolution des caractéristiques des tourbillons (rayon, vorticité, circulation, vitesse de convection) avec la distance "y" à la paroi est ensuite analysée dans deux représentions adimensionnées: l'une en unités de paroi, et l'autre en unités de Kolmogorov. Une bonne universalité en nombre de Reynolds est obtenue en unités de paroi dans la zone tampon et la zone logarithmique, mais pas dans la zone externe de l'écoulement. Les unités de Kolmogorov permettent d'obtenir une bonne universalité dans les trois zones étudiées, à la fois en Reynolds et en "y". Finalement, les mécanismes responsables de la génération des tourbillons sont discutés

"Considerons une particule mobile se mouvant aleatoirement sur la droite (ou sur un segment de droite). Supposons qu'il existe une probabilite F(x,y;s,t) bien definie pour que la particule se trouvant a l'instant s dans la position x se trouve a l'instant t (> s) a gauche de y, probabilite independante du mouvement anterieur de la particule...." Mit diesen Worten beginnt eines der berühmtesten mathematischen Manuskripte des letzten Jahrhunderts. Es stammt vom Soldaten Wolfgang Döblin, Sohn des deutschen Schriftstellers Alfred Döblin, und trägt den Titel "Sur l'equation de Kolmogoroff". Seine Veröffentlichung verbindet sich mit einer unglaublichen Geschichte. Wolfgang Döblin, stationiert mit seiner Einheit in den Ardennen im Winter 1939/1940, arbeitete an diesem Manuskript. Er entschloss sich, es als versiegeltes Manuskript an die Academie des Sciences in Paris zu schicken. Aber er kehrte nie aus diesem Krieg zurück. Sein Manuskript blieb 60 Jahre unter Verschluss im Archiv, und wurde erst im Jahre 2000 geöffnet. Wie weit Döblin damit seiner Zeit voraus war, wurde erkannt, nachdem es von Bernard Bru und Marc Yor ausgewertet worden war. Im ersten Satz umschreibt W. Döblin gleichzeitig das Programm des Manuskripts: "Wir betrachten ein bewegliches Teilchen, das sich zufällig auf der Geraden (oder einem Teil davon) bewegt." Er widmet sich damit der Aufgabe, die Fundamente eines Gebiets zu legen, das wir heute als stochastische Analysis bezeichnen.

Cross-sectional surveys are often used in epidemiological studies to identify subjects with a disease. When estimating the survival function from onset of disease, this sampling mechanism introduces bias, which must be accounted for. If the onset times of the disease are assumed to be coming from a stationary Poisson process, this bias, which is caused by the sampling of prevalent rather than incident cases, is termed length-bias. A one-sample Kolomogorov-Smirnov type of goodness-of-fit test for right-censored length-biased data is proposed and investigated with Weibull, log-normal and log-logistic models. Algorithms detailing how to efficiently generate right-censored length-biased survival data of these parametric forms are given. Simulation is employed to assess the effects of sample size and censoring on the power of the test. Finally, the test is used to evaluate the goodness-of-fit using length-biased survival data of patients with dementia from the Canadian Study of Health and Aging.

Cross-sectional surveys are often used in epidemiological studies to identify subjects with a disease. When estimating the survival function from onset of disease, this sampling mechanism introduces bias, which must be accounted for. If the onset times of the disease are assumed to be coming from a stationary Poisson process, this bias, which is caused by the sampling of prevalent rather than incident cases, is termed length-bias. A one-sample Kolomogorov-Smirnov type of goodness-of-fit test for right-censored length-biased data is proposed and investigated with Weibull, log-normal and log-logistic models. Algorithms detailing how to efficiently generate right-censored length-biased survival data of these parametric forms are given. Simulation is employed to assess the effects of sample size and censoring on the power of the test. Finally, the test is used to evaluate the goodness-of-fit using length-biased survival data of patients with dementia from the Canadian Study of Health and Aging.

Cluster analysis is one of the typical tasks in Data Mining, and it groups data objects based only on information found in the data that describes the objects and their relationships. The purpose of this thesis is to verify a modified K-means algorithm in asymmetrical cases, which can be regarded as an extension to the research of Vladislav Valkovsky and Mikael Karlsson in Department of Informatics and Media. In this thesis an experiment is designed and implemented to identify clusters with the modified algorithm in asymmetrical cases. In the experiment the developed Java application is based on knowledge established from previous research. The development procedures are also described and input parameters are mentioned along with the analysis. This experiment consists of several test suites, each of which simulates the situation existing in real world, and test results are displayed graphically. The findings mainly emphasize the limitations of the algorithm, and future work for digging more essences of the algorithm is also suggested.