Os progressos computacionais nas últimas décadas e a teoria matemática cada vez mais sólida têm possibilitado a resolução de problemas de alta complexidade, permitindo uma modelagem cada vez mais detalhada da realidade. Tal verdade aplica-se inclusive para os sistemas rígidos de Equações Diferencias Ordinárias (EDOs): existem métodos numéricos altamente performáticos para este tipo de problema, que permitem uma grande variação no tamanho do passo de integração sem impactar na sua convergência. Este trabalho apresenta um estudo sobre o conceito de rigidez e técnicas numéricas para resolução de problemas rígidos de EDOs. O que nos motivou a estudar tais técnicas foram problemas oriundos da Física Nuclear que envolvem cadeias de decaimento radioativo. Estes problemas podem ser modelados por uma cadeia fechada de compartimentos que se traduz em um sistema de EDOs. Os elementos destas cadeias podem possuir constantes de decaimento com ordens de grandeza muito distintas, caracterizando a sua rigidez e exigindo cautela na resolução das equações que as modelam. Embora seja possível determinar a solução analítica para estes problemas, o uso de métodos numéricos facilita a obtenção da solução quando consideramos sistemas com um número elevado de equações. Além disso, soluções numéricas permitem adaptações na modelagem ou em ajustes de dados com mais facilidade. Métodos implícitos são indicados para a resolução deste tipo de problema, pois possuem uma região de estabilidade ilimitada. Neste trabalho, implementamos dois métodos numéricos que possuem esta característica: o método de Radau II e o método de Rosenbrock. Estes métodos foram utilizados para obtenção de soluções numéricas robustas para problemas rígidos de decaimento radioativo envolvendo cadeias naturais e artificiais, considerando retiradas de elementos das cadeias durante o processo de decaimento e quando queremos determinar qual era o estado inicial de uma cadeia que está em decaimento. Ambos os métodos foram implementados com estratégias de controle do tamanho do passo de integração e produziram resultados consistentes dentro de uma precisão pré-fixada. / The computational progress in the last decades and the increasingly solid mathematical theory have made possible the resolution of highly complex problems allowing an ever more detailed modelling of reality. This is true even for the systems of stiff Ordinary Differential Equations (ODEs): there are highly performative numerical methods for this kind of problem which allow a wide variation in the size of integration step without impacting on their convergence. This thesis presents a study about the concept of stiffness and numerical techniques to solve stiff problems of ODEs. What motivated us to study these techniques were problems from the Nuclear Physics involving radioactive decay chains. These problems could be modelled by a closed chain of compartments which is translated into a system of ODEs. The elements of these chains could have decay constants with very different orders of magnitude which characterizes the stiffness of the problem and requires caution in solving the model equations. Although it is possible to determine the analytical solution to these problems when we consider systems with a high number of equations, calculate the solution by numerical methods becomes easier. Furthermore, numerical solutions allow adaptations in modelling or data adjustments more easily. Implicit methods are indicated to solve this kind of problem because they have an unlimited region of stability. In this study, we implemented two numerical methods which have this feature: Radau II method and Rosenbrock method. These methods were used to obtain robust numerical solutions for stiff problems of radioactive decay involving natural and artificial chains, considering the removal of elements during the decay process and when we want to determine what was the initial state of a chain which is decaying. Both methods were implemented with control strategies for integration step size providing consistent results within a pre-established accuracy.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Enrique Portugal Poma.pdf: 930704 bytes, checksum: 1e44612726c21248a8ea95ec5cc5ebe8 (MD5) Previous issue date: 2005-04-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present work investigates and compares the computational performance of numerical techniques, selected from specialized literature and applied to the solution of large-scale algebraic and differential equations. Among the considered techniques, emphasis was given to the method known as MEBDF (Modified Extended Backward Differentiation Formulae), because it presents properties that the conventional BDF (Backward Differentiation Formulae) methods do not have, and these properties may improve its computational performance in certain applications. The numerical methods considered in this research are available as computational numerical codes, known as solvers, and they are of public domain. The ones considered here are the MEBDFSD, MEBDFI, DASSL and RADAU. The computational tests considering these numerical codes are related to simulations of power system transient angular stability and long-term voltage stability in the time domain. The main objective was to check the efficiency of these numerical techniques under two aspects, namely, the computational efficiency and numerical accuracy. The computational aspect is related to the simulation CPU time, and accuracy is related to the obtained numerical results, since these methods use, in general, approximation techniques. A conventional stability program was used to validate the results. Computational analysis was performed using the following test systems: IEEE118 buses with 54 generators, IEEE145 buses with 50 generators, and an equivalent south-southeast Brazilian power system. The obtained results indicate that the MEBDFSD performance is better rather than the other methods considered here. / O presente trabalho investiga e compara o desempenho computacional de técnicas numéricas selecionadas na literatura especializada aplicadas na solução de sistemas de equações diferenciais e algébricas de grande-porte. Entre os métodos considerados, foi dada maior ênfase ao método conhecido como MEBDF (Método de Diferenciação Regressiva Modificado Estendido), por este apresentar propriedades que os BDF (Método de Diferenciação Regressiva) convencionais não apresentam, sendo que estas propriedades podem resultar em melhorias no seu desempenho computacional em certas aplicações. Os métodos numéricos considerados neste trabalho estão disponíveis sob a forma de códigos numéricos computacionais (solvers) de domínio público, sendo estes o MEBDFSD, MEBDFI, DASSL e RADAU. Os testes computacionais considerando estes códigos envolvem simulações no domínio do tempo de fenômenos de estabilidade em sistemas de energia elétrica de curta-, e de longa-duração (angular e de tensão, respectivamente). O objetivo principal foi verificar a eficiência dessas técnicas numéricas sob dois aspectos, computacional e precisão. O aspecto computacional está relacionado com o tempo de cpu gasto nas simulações. Já o aspecto precisão está relacionado com os valores numéricos obtidos já que estes métodos utilizam, em geral, técnicas de aproximação. Um programa convencional de estabilidade foi usado para validar a precisão numérica dessas técnicas. Nas análises computacionais, foram usados os seguintes sistemas-testes: IEEE118 barras com 54 geradores, IEEE150 barras com 50 geradores e uma configuração de um sistema brasileiro equivalente sul-sudeste com 44 geradores. Os resultados comprovaram a melhor eficiência do MEBDFSD em comparação com as demais técnicas consideradas neste trabalho.

Os progressos computacionais nas últimas décadas e a teoria matemática cada vez mais sólida têm possibilitado a resolução de problemas de alta complexidade, permitindo uma modelagem cada vez mais detalhada da realidade. Tal verdade aplica-se inclusive para os sistemas rígidos de Equações Diferencias Ordinárias (EDOs): existem métodos numéricos altamente performáticos para este tipo de problema, que permitem uma grande variação no tamanho do passo de integração sem impactar na sua convergência. Este trabalho apresenta um estudo sobre o conceito de rigidez e técnicas numéricas para resolução de problemas rígidos de EDOs. O que nos motivou a estudar tais técnicas foram problemas oriundos da Física Nuclear que envolvem cadeias de decaimento radioativo. Estes problemas podem ser modelados por uma cadeia fechada de compartimentos que se traduz em um sistema de EDOs. Os elementos destas cadeias podem possuir constantes de decaimento com ordens de grandeza muito distintas, caracterizando a sua rigidez e exigindo cautela na resolução das equações que as modelam. Embora seja possível determinar a solução analítica para estes problemas, o uso de métodos numéricos facilita a obtenção da solução quando consideramos sistemas com um número elevado de equações. Além disso, soluções numéricas permitem adaptações na modelagem ou em ajustes de dados com mais facilidade. Métodos implícitos são indicados para a resolução deste tipo de problema, pois possuem uma região de estabilidade ilimitada. Neste trabalho, implementamos dois métodos numéricos que possuem esta característica: o método de Radau II e o método de Rosenbrock. Estes métodos foram utilizados para obtenção de soluções numéricas robustas para problemas rígidos de decaimento radioativo envolvendo cadeias naturais e artificiais, considerando retiradas de elementos das cadeias durante o processo de decaimento e quando queremos determinar qual era o estado inicial de uma cadeia que está em decaimento. Ambos os métodos foram implementados com estratégias de controle do tamanho do passo de integração e produziram resultados consistentes dentro de uma precisão pré-fixada. / The computational progress in the last decades and the increasingly solid mathematical theory have made possible the resolution of highly complex problems allowing an ever more detailed modelling of reality. This is true even for the systems of stiff Ordinary Differential Equations (ODEs): there are highly performative numerical methods for this kind of problem which allow a wide variation in the size of integration step without impacting on their convergence. This thesis presents a study about the concept of stiffness and numerical techniques to solve stiff problems of ODEs. What motivated us to study these techniques were problems from the Nuclear Physics involving radioactive decay chains. These problems could be modelled by a closed chain of compartments which is translated into a system of ODEs. The elements of these chains could have decay constants with very different orders of magnitude which characterizes the stiffness of the problem and requires caution in solving the model equations. Although it is possible to determine the analytical solution to these problems when we consider systems with a high number of equations, calculate the solution by numerical methods becomes easier. Furthermore, numerical solutions allow adaptations in modelling or data adjustments more easily. Implicit methods are indicated to solve this kind of problem because they have an unlimited region of stability. In this study, we implemented two numerical methods which have this feature: Radau II method and Rosenbrock method. These methods were used to obtain robust numerical solutions for stiff problems of radioactive decay involving natural and artificial chains, considering the removal of elements during the decay process and when we want to determine what was the initial state of a chain which is decaying. Both methods were implemented with control strategies for integration step size providing consistent results within a pre-established accuracy.

Many important factors affect the spread of childhood infectious disease. To understand better the fundamental drivers of infectious disease spread, several researchers have estimated seasonal transmission coefficients using discrete-time models. This research addresses several shortcomings of the discrete-time approaches, including removing the need for the reporting interval to match the serial interval of the disease using infectious disease data from three major cities: New York City, London, and Bangkok. Using a simultaneous approach for optimization of differential equation systems with a Radau collocation discretization scheme and total variation regularization for the transmission parameter profile, this research demonstrates that seasonal transmission parameters can be effectively estimated using continuous-time models. This research further correlates school holiday schedules with the transmission parameter for New York City and London where previous work has already been done, and demonstrates similar results for a relatively unstudied city in childhood infectious disease research, Bangkok, Thailand.