Orientadores: Alvaro Rodolfo De Pierro, Nir Cohen / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T04:20:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Salvador_ClariceFavaretto_D.pdf: 3183516 bytes, checksum: 9cd8ec601e86da1755ebf6b7a4ae663f (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada

Orientadores: Vera Lucia da Rocha Lopes, Jose Mario Martinez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-01T21:04:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mendonca_LuzianeFerreirade_M.pdf: 1817292 bytes, checksum: 55ad938d41fb89f7e6a3c6ef3b829c36 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: Este trabalho propõe um método de atualização de q colunas por iteração de maneira a satisfazer (quando possível) as q últimas equações secantes; este método nem sempre está definido, pois é possível que duas equações secantes sejam imcompatíveis; mais ainda, é possível que sua compatibilidade seja tão tênue conforme q assume valores maiores que 2, que sua implementação pode ser muito mal-condiconada. É proposta uma implementação correta do ponto de vista da álgebra linear e da estabilidade numérica, a análise teórica do método (convergência local) e a determinação do número ótimo de equações secantes que devem ser usadas. Foram realizados vários testes numéricos com problemas de pequeno e grande porte presentes na literatura, fazendo uma comparação entre os métodos de Newton, Broyden, CUM, ICUM, o método multi-coluna com q igual a 2 e q igual a 3. O último capítulo é composto pela análise dos resultados obtidos por esses métodos na resolução de um problema prático geofísico (traçamento de raios em sísmica) / Abstract: In this work it is introduced new quasi-Newton methods for solving largescale nonlinear systems of equations. In these methods q (> 1) columns of the approximation of the inverse Jacobian matrix are updated, in such a way that the q last secant equations are satisfied (when it is possible) at every iteration. The new methods obtained are called a q-Columns Inverse Updating Method. It is also shown an optimal maximum value for q, that makes the method competitive. It is proposed a right implementation from the point of view of linear algebra and numerical stability. It is presented a local convergence analysis for the case n = 2 and several numerical comparative tests with other quasiNewton methods, in particular the ICUM (Inverse Column Updating Methods) are presented. / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada

Orientadores : Hugo Enrique Hernandez Figueroa, Marli de Freitas Gomes Hernandez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:54:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kleucio_Claudio_M.pdf: 6718409 bytes, checksum: 010b4add6c8b4ec7667ffc4ad6a968e5 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Orientador: Jose Mario Martinez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-07-20T09:02:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kozakevich_DanielNorberto_D.pdf: 2198626 bytes, checksum: 812baa3cb1fe240f09fb5febd703aded (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Esta tese contém contribuições teóricas e práticas no campo da resolução de sistemas algébricos não lineares de grande porte. Esse tipo de sistemas aparece com muita frequencia em aplicações de engenharia e física, portanto, é nesse tipo de problemas que nos concentramos. Nosso aporte com prende quatro áreas: . A comparação controlada, do ponto de vista computacional, dos métodos de Newton, Newton modificado, Broyden e Column-Updating, com e sem estratégias de globalização, em um conjunto de problemas originados na discretização de equações diferenciais parciais. Procuramos aqui identificar situações problemáticas e fornecer um panorama claro sobre o que é de se esperar de algoritmos mais ou menos clássicos para resolver problemas com variados graus de dificuldade. . A análise e resolução exaustiva do "problema da cavidade", para altos números de Reynolds, descartando as estratégias de globalização por otimização (de pobre desempenho neste caso) e reivindicando táticas homotopicas muito simples. O desempenho de alguns métodos quase-Newton, neste caso, é muito bom. A introdução de um método novo do tipo Newton-inexato, com uma variação que permite uma resolução eficiente de problemas de autovalores não lineares. Esses problemas: são, por direito próprio, sistemas não lineares mas, ao mesmo tempo, refletem com bastante fidelidade o grau de dificuldade que pode ser encontrada em outros sistemas dependentes de um parâmetro. A resolução de um problema de evolução (petróleo) onde em cada nível temporal deve ser resohoido um sistema não linear. Neste caso, métodos quase-Newton com Jacobiano inicial escolhido como fatoração incompleta provaram ser notavelmente eficientes / Abstract: Not informed / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Denis Dalmazi / Coorientador: Álvaro de Souza Dutra / Banca: Julio Marny Hoff da Silva / Banca: Rafael Augusto Couceiro Corrêa / Resumo: Certos sistemas físicos podem ser descritos por uma classe de equações não-lineares. Essas equações descrevem pacotes de onda chamado de sólitons que tem aplicações em diversas áreas, por exemplo, Óptica, Cosmologia, Matéria Condensada e Física de Partículas. Alguns métodos foram desenvolvidos ao longo dos anos para encontrar as soluções dessas equações. Buscaremos essas soluções usando o que chamamos de Método Iterativo de Taylor (MIT), que fornece uma solução aproximada em polinômio de Taylor de forma distinta do que se tem na literatura. Usaremos o MIT para calcular soluções por aproximantes de Padé que são razões entre dois polinômios e fornecem soluções melhores que o polinômio de Taylor que o gerou. Inicialmente resolveremos a equação de um modelo de um campo denominado λφ4 . Em seguida resolveremos um modelo com dois campos escalares acoplados e encontraremos uma solução analítica aproximada em casos onde não existe solução analítica, explorando a diversidade das soluções do modelo. Usando essa abordagem por aproximantes de Padé veremos que há algumas vantagens em relação a outros métodos / Abstract: Certain physical systems can be described by a class of non-linear differential equations. Those equations describe wave packets called solitons which have applications in several areas, for example, Optics, Cosmology, Condensed Matter, and Particle Physics. Some methods have been developed over the years to find solutions to these equations. We will look for those solutions using what we call the Taylor Iterative Method (TIM), which provides an approximate solution in terms of a Taylor's polynomial in a unusual way, regarding the present literature. We will use TIM to calculate solutions by Padé approximants, which are ratios between two polynomials and provide better solutions than the Taylor polynomial itself. We first solve the field equation of a model called λφ4 . Then we will solve a model with two coupled scalar fields and find an approximate analytic solution in cases where there is no known analytical solution, exploring the diversity of the solutions of the model. We will see that there are some advantages in using the Padè approximants as compared to other methods / Mestre

Submitted by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-01-07T15:21:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.texto.Marco Antonio.pdf: 5738444 bytes, checksum: 8dcb5a5e7f91b70e64d9ddc8cd025b94 (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-01-07T16:46:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.texto.Marco Antonio.pdf: 5738444 bytes, checksum: 8dcb5a5e7f91b70e64d9ddc8cd025b94 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-07T16:46:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.texto.Marco Antonio.pdf: 5738444 bytes, checksum: 8dcb5a5e7f91b70e64d9ddc8cd025b94 (MD5) Previous issue date: 2013 / Um algoritmo numérico foi criado para apresentar a solução da conversão termoquímica de um combustível sólido. O mesmo foi criado de forma a ser flexível e dependente do mecanismo de reação a ser representado. Para tanto, um sistema das equações características desse tipo de problema foi resolvido através de um método iterativo unido a matemática simbólica. Em função de não linearidades nas equações e por se tratar de pequenas partículas, será aplicado o método de Newton para reduzir o sistema de equações diferenciais parciais (EDP’s) para um sistema de equações diferenciais ordinárias (EDO’s). Tal processo redução é baseado na união desse método iterativo à diferenciação numérica, pois consegue incorporar nas EDO’s resultantes funções analíticas. O modelo reduzido será solucionado numericamente usando-se a técnica do gradiente bi-conjugado (BCG). Tal modelo promete ter taxa de convergência alta, se utilizando de um número baixo de iterações, além de apresentar alta velocidade na apresentação das soluções do novo sistema linear gerado. Além disso, o algoritmo se mostra independente do tamanho da malha constituidora. Para a validação, a massa normalizada será calculada e comparada com valores experimentais de termogravimetria encontrados na literatura, , e um teste com um mecanismo simplificado de reação será realizado. / A numerical algorithm was created to present the solution of the thermochemical conversion of a solid fuel. It was created in order to be flexible and very dependent of the reaction mechanism to be represented. Therefore, a system of characteristic equations of this problem was solved by an iterative method attached to symbolic mathematics. Due to nonlinearities in the equations and because it is small particles is applied Newton’s method to reduce the system of partial differential equations (PDE’s) for a system of ordinary differential equations (ODE’s). This process is based on the union of this iterative method for numerical differentiation because it can incorporate into ODE’s analytic functions. The reduced model is solved numerically using the technique of bi-conjugate gradient (BCG). This model promises to have high convergence rate if using a low number of iterations, and present high speed in the presentation of the new linear system solutions generated. Furthermore, the algorithm is shown independent of the size of the mesh. For validation, the normalized mass will be calculated and compared with experimental values found in the literature, and a test with a simplified mechanism for the reaction will be done.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Programa de Pós-Graduação em Matemática e Computação Científica / Made available in DSpace on 2012-10-21T12:22:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 199984.pdf: 874721 bytes, checksum: 9bd70bb1fa2fc1761ee60086321bd859 (MD5) / Este trabalho apresenta uma análise dos métodos iterativos

Orientador: Alvaro Rodolfo De Pierro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-05T18:58:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martinez_AnaGabriela_D.pdf: 800274 bytes, checksum: 9d484ffeb59df3623e4bb55d8c8fb1a1 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A detecção de descontinuidades e um problema que aparece em muitas áreas de aplicação. Exemplos disto são os métodos de Fourier em tomografia computa dorizada, inversão em ressonância magnetica e as leis de conservação em qua»c~oes diferenciais. A determina»c~ao precisa dos pontos de descontinuidade e essencial para obter converg^encia exponencial da serie de Fourier para fun»c~oes cont³nuas por partes e evitar assim os efeitos do conhecido fen^omeno de Gibbs. Nos trabalhos de Wei et al. de 1999 e 2004 foram desenvolvidos ¯ltros polinomiais para reconstruir funções a partir de seus coeficientes de Fourier. No trabalho de Wei et al. do 2005 estes filtros foram usados para construir metodos iterativos rapidos para a detecção de de- scontinuidades. Nesta tese são introduzidos filtros mais gerais baseados em fun»c~oes splines, que conseguem maior precis~ao que aqueles apresentados em esses trabalhos e também são apresentados os correspondentes metodos iterativos para as descon- tinuidades. S~ao obtidas tambem estimativas para os erros assim como experi^encias numericas que validam os algoritmos. Mostra-se tambem um novo metodo que ap- resenta um melhor desempenho que aqueles baseados na serie parcial conjugada de Fourier usados nos trabalhos de Gelb e Tadmor / Abstract: Detecting discontinuities from Fourier coefficients is a problem that arises in several areas of application. Important examples are Fourier methods in Computed Tomography, Nuclear Magnetic Resonance Inversion and Conservation Law Differential Equations. Also, the knowledge of the precise location of the discontinuity points is essential to obtain exponential convergence of the Fourier series for a piecewise continuous function, avoiding the well known Gibbs phenomenon. In the work of Wei et al. (1999, 2004), polynomial filters were developed to reconstruct functions from their Fourier coefficients. In the work of Wei et. al. (2005), these fillters were used to develop fast iterative methods for discontinuity detection. In this thesis we introduce more general spline based filters, that achieve higher accuracy than those works, and the corresponding iterative methods for the discontinuities. Estimates for the errors are presented as well as many numerical experiments validating the algorithms. Also, we show that a new and simple method, not using any nonlinear solver, performs better than those based on the conjugate Fourier series as in the work of Gelb and tadmor / Doutorado / Analise Numerica / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Paulo de Barros Correia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-23T14:52:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chan_ChiuYuen_M.pdf: 16287281 bytes, checksum: 2526d741f642caa411a57e3964103f7e (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Este trabalho propõe aplicar uma nova metodologia baseada em otimização com múltiplos critérios na seleção de alternativas para a expansão de um parque gerador de eletricidade. A metodologia identificar as melhores alternativas de geração considerando critérios econômicos e ambientais. Uma curva de tradeoff é construída a partir das alternativas eficientes para auxiliar a escolha do decisor. Denominado STEM-Grafo, o método é imprementado com três níveis hierárquicos: um código de programação multiobjetivo combina as várias funções objetivos; um algoritmo de branch and bound fixa as variáveis inteiras; um código de otimização em redes resolve o programa linear especializado / Abstract: This work proposes to apply a new methodology based on optimization with multiple criteria to selection of alternatives for the electricity expansion of a generation park. The methodology allows to identify the best alternatives for generation, considering economic and environrnental criteria. A tradeoff curve is contructed from efficient alternatives to assist the decision-maker choice. Denominated STEM-Grafo, the method is implemented with three hierarchical levels: multiobjective programming code combines the various objective functions; a branch and bound algorithm fixes the integer variables; a network optimization code solves the specialized linear program / Mestrado / Termica e Fluidos / Mestre em Planejamento de Sistemas Energéticos

Orientador: Alvaro Rodolfo De Pierro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:27:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HelouNeto_EliasSalomao_D.pdf: 7993687 bytes, checksum: 12333395c593dd0cbddf79352f61c458 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O problema de viabilidade convexa é um campo fértil de pesquisa que deu origem a uma grande quantidade de algoritmos iterativos, tais como pocs, art, Cimmino e uma miríade de variantes. O motivo para tal interesse é o amplo leque de aplicabilidade que algoritmos gerais para a solução de problemas desse tipo podem alcançar. Dentre tais aplicações encontra-se a reconstrução de imagens em tomografia, caso que geralmente apresenta uma estrutura especial de esparsidade e tamanhos gigantescos. Também bastante estudados por seu interesse prático e teórico são problemas envolvendo a minimização irrestrita de funções convexas. Aqui, novamente, a variada gama de aplicações torna impossível mencionar uma lista minimamente abrangente. Dentre essas a tomografia é, outra vez, um exemplo de grande destaque. No presente trabalho desenvolvemos uma ponte que permite o uso de uma variedade de métodos para viabilidade em conjunto com algoritmos de otimização para obter a solução de problemas de otimização convexa com restrições. Uma teoria geral de convergência é apresentada e os resultados teóricos são especializados em métodos apropriados para problemas de grande porte. Tais métodos são testados em experimentos numéricos envolvendo reconstrução de imagens tomográficas. Esses testes utilizam-se da teoria de amostragem compressiva desenvolvida recentemente, através da qual conseguimos obter resultados sem par na reconstrução de imagens tomográficas a partir de uma amostragem angular altamente esparsa da transformada de Radon. Imagens obtidas a partir de dados simulados são recuperadas perfeitamente com menos de 1/20 das amostras classicamente necessárias. Testes com dados reais mostram que o tempo de uma leitura spect pode ser reduzido a até 1/3 do tempo normalmente utilizado, sem grande prejuízo para as reconstruções. / Abstract: The convex feasibility problem is a research field which has originated a large variety of iterative algorithms, such as pocs, art, Cimmino and a myriad of variants. The reason for such interest is the wide array of applicability that general algorithms for this kind of problem may reach. Among such applications there is tomographic image reconstruction, instance that generally presents a special sparsity structure and huge sizes. Also widely studied because its practical and theoretical interests are problems involving unconstrained minimization of convex functions. Here, again, the huge array of applications makes it impossible to mention even a minimal list. Among these, once more, tomography is a major example. In the present work we have developed a bridge that allows the use of a variety of methods for feasibility in conjunction with optimization algorithms in order to obtain the solution for convex optimization problems with restrictions. A general convergence theory is presented and the theoretical results are specialized into methods useful for large scale problems. These methods are tested in experiments involving tomographic image reconstruction. Such tests make use of the recently developed compressive sensing theory, through which we have been able to obtain unmatched results in tomographic image reconstruction from highly sparse angular sampling from the Radon transform. Images obtained from simulated data are perfectly reconstructed using less than 1/20 from the classically needed. Tests with real data show that the time of a spect scan can be reduced to 1/3 of the usual, without too much image deterioration. / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada