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Inomogeneidades no espaço (desordem fraca; modelos de p-spins) e representação no espaço de Fock em problemas da física estatística / Inhomogeneities in space (weak disorder; spins p models) and the Fock space representation problems in statistical physics.

Muzy, Paulo de Tarso Artencio 24 June 2004 (has links)
Investigamos a relevância da desordem (fraca) correlacionada ao longo de D IND. 1 dimensões, em modelos ferromagnéticos de Potts sobre diversas redes hierárquicas (de d dimensões). Mostramos que para d-d IND. 1 = 1 a aproximação de desordem fraca produz um ponto fixo não físico, indicando que o comportamento crítico não pode ser descrito por um esquema perturbativo. Para d-d IND.1>1, a desordem é relevante, produzindo um ponto fixo fisicamente aceitável. Estabelecemos um critério de relevância baseado no expoente de crossover. Em seguida examinamos modelos aleatórios com interações competitivas de p spins esféricos, na versão de Curie-Weiss, que podem ser resolvidos sem o método de réplicas. Obtemos o diagrama de fases de modelos incluindo interações de 2 e 4 spins, supondo formas simples (de acordo com os esquemas de Hopfield ou de van Hemmen para os termos aleatórios. Mostramos que as escolhas de Hopfield ou de van Hemmen não mudam a topologia dos diagramas de fase. Finalmente, apresentamos uma revisão da construção do espaço de Fock para sistemas hamiltonianos, originalmente proposta por M Schöenberg a fim de obter a mecânica estatística clássica a partir da equação de Liouville. O mesmo tipo de formalismo pode ser aplicado à equação mestra de um sistemas estocástico. Como exemplo, deduzimos o operador de evolução do modelo de Glauber linear na representação número. / Investigamos a relevância da desordem (fraca) correlacionada ao longo de D IND. 1 dimensões, em modelos ferromagnéticos de Potts sobre diversas redes hierárquicas (de d dimensões). Mostramos que para d-d IND. 1 = 1 a aproximação de desordem fraca produz um ponto fixo não físico, indicando que o comportamento crítico não pode ser descrito por um esquema perturbativo. Para d-d IND.1>1, a desordem é relevante, produzindo um ponto fixo fisicamente aceitável. Estabelecemos um critério de relevância baseado no expoente de crossover. Em seguida examinamos modelos aleatórios com interações competitivas de p spins esféricos, na versão de Curie-Weiss, que podem ser resolvidos sem o método de réplicas. Obtemos o diagrama de fases de modelos incluindo interações de 2 e 4 spins, supondo formas simples (de acordo com os esquemas de Hopfield ou de van Hemmen para os termos aleatórios. Mostramos que as escolhas de Hopfield ou de van Hemmen não mudam a topologia dos diagramas de fase. Finalmente, apresentamos uma revisão da construção do espaço de Fock para sistemas hamiltonianos, originalmente proposta por M Schöenberg a fim de obter a mecânica estatística clássica a partir da equação de Liouville. O mesmo tipo de formalismo pode ser aplicado à equação mestra de um sistemas estocástico. Como exemplo, deduzimos o operador de evolução do modelo de Glauber linear na representação número.
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Inomogeneidades no espaço (desordem fraca; modelos de p-spins) e representação no espaço de Fock em problemas da física estatística / Inhomogeneities in space (weak disorder; spins p models) and the Fock space representation problems in statistical physics.

Paulo de Tarso Artencio Muzy 24 June 2004 (has links)
Investigamos a relevância da desordem (fraca) correlacionada ao longo de D IND. 1 dimensões, em modelos ferromagnéticos de Potts sobre diversas redes hierárquicas (de d dimensões). Mostramos que para d-d IND. 1 = 1 a aproximação de desordem fraca produz um ponto fixo não físico, indicando que o comportamento crítico não pode ser descrito por um esquema perturbativo. Para d-d IND.1>1, a desordem é relevante, produzindo um ponto fixo fisicamente aceitável. Estabelecemos um critério de relevância baseado no expoente de crossover. Em seguida examinamos modelos aleatórios com interações competitivas de p spins esféricos, na versão de Curie-Weiss, que podem ser resolvidos sem o método de réplicas. Obtemos o diagrama de fases de modelos incluindo interações de 2 e 4 spins, supondo formas simples (de acordo com os esquemas de Hopfield ou de van Hemmen para os termos aleatórios. Mostramos que as escolhas de Hopfield ou de van Hemmen não mudam a topologia dos diagramas de fase. Finalmente, apresentamos uma revisão da construção do espaço de Fock para sistemas hamiltonianos, originalmente proposta por M Schöenberg a fim de obter a mecânica estatística clássica a partir da equação de Liouville. O mesmo tipo de formalismo pode ser aplicado à equação mestra de um sistemas estocástico. Como exemplo, deduzimos o operador de evolução do modelo de Glauber linear na representação número. / Investigamos a relevância da desordem (fraca) correlacionada ao longo de D IND. 1 dimensões, em modelos ferromagnéticos de Potts sobre diversas redes hierárquicas (de d dimensões). Mostramos que para d-d IND. 1 = 1 a aproximação de desordem fraca produz um ponto fixo não físico, indicando que o comportamento crítico não pode ser descrito por um esquema perturbativo. Para d-d IND.1>1, a desordem é relevante, produzindo um ponto fixo fisicamente aceitável. Estabelecemos um critério de relevância baseado no expoente de crossover. Em seguida examinamos modelos aleatórios com interações competitivas de p spins esféricos, na versão de Curie-Weiss, que podem ser resolvidos sem o método de réplicas. Obtemos o diagrama de fases de modelos incluindo interações de 2 e 4 spins, supondo formas simples (de acordo com os esquemas de Hopfield ou de van Hemmen para os termos aleatórios. Mostramos que as escolhas de Hopfield ou de van Hemmen não mudam a topologia dos diagramas de fase. Finalmente, apresentamos uma revisão da construção do espaço de Fock para sistemas hamiltonianos, originalmente proposta por M Schöenberg a fim de obter a mecânica estatística clássica a partir da equação de Liouville. O mesmo tipo de formalismo pode ser aplicado à equação mestra de um sistemas estocástico. Como exemplo, deduzimos o operador de evolução do modelo de Glauber linear na representação número.
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Méthodes numériques pour les problèmes des moindres carrés, avec application à l'assimilation de données / Numerical methods for least squares problems with application to data assimilation

Bergou, El Houcine 11 December 2014 (has links)
L'algorithme de Levenberg-Marquardt (LM) est parmi les algorithmes les plus populaires pour la résolution des problèmes des moindres carrés non linéaire. Motivés par la structure des problèmes de l'assimilation de données, nous considérons dans cette thèse l'extension de l'algorithme LM aux situations dans lesquelles le sous problème linéarisé, qui a la forme min||Ax - b ||^2, est résolu de façon approximative, et/ou les données sont bruitées et ne sont précises qu'avec une certaine probabilité. Sous des hypothèses appropriées, on montre que le nouvel algorithme converge presque sûrement vers un point stationnaire du premier ordre. Notre approche est appliquée à une instance dans l'assimilation de données variationnelles où les modèles stochastiques du gradient sont calculés par le lisseur de Kalman d'ensemble (EnKS). On montre la convergence dans L^p de l'EnKS vers le lisseur de Kalman, quand la taille de l'ensemble tend vers l'infini. On montre aussi la convergence de l'approche LM-EnKS, qui est une variante de l'algorithme de LM avec l'EnKS utilisé comme solveur linéaire, vers l'algorithme classique de LM ou le sous problème est résolu de façon exacte. La sensibilité de la méthode de décomposition en valeurs singulières tronquée est étudiée. Nous formulons une expression explicite pour le conditionnement de la solution des moindres carrés tronqués. Cette expression est donnée en termes de valeurs singulières de A et les coefficients de Fourier de b. / The Levenberg-Marquardt algorithm (LM) is one of the most popular algorithms for the solution of nonlinear least squares problems. Motivated by the problem structure in data assimilation, we consider in this thesis the extension of the LM algorithm to the scenarios where the linearized least squares subproblems, of the form min||Ax - b ||^2, are solved inexactly and/or the gradient model is noisy and accurate only within a certain probability. Under appropriate assumptions, we show that the modified algorithm converges globally and almost surely to a first order stationary point. Our approach is applied to an instance in variational data assimilation where stochastic models of the gradient are computed by the so-called ensemble Kalman smoother (EnKS). A convergence proof in L^p of EnKS in the limit for large ensembles to the Kalman smoother is given. We also show the convergence of LM-EnKS approach, which is a variant of the LM algorithm with EnKS as a linear solver, to the classical LM algorithm where the linearized subproblem is solved exactly. The sensitivity of the trucated sigular value decomposition method to solve the linearized subprobems is studied. We formulate an explicit expression for the condition number of the truncated least squares solution. This expression is given in terms of the singular values of A and the Fourier coefficients of b.
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Aplicações em meta-análise sob um enfoque bayesiano usando dados médicos.

Pissini, Carla Fernanda 21 March 2006 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissCFP.pdf: 956101 bytes, checksum: e21a11e1dc4754a5751b0b0840943082 (MD5) Previous issue date: 2006-03-21 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, we consider the use of Meta-analysis with a Bayesian approach. Meta-analysis is a statistical technique that combines the results of di¤erent independent studies with purpose to find general conclusions. This term was introduced by Glass (1976) and it has been used when the number of studies about some research project is small. Usually, the models for Meta-analysis assume a large number of parameters and the Bayesian approach using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods is a good alternative to combine information of independent studies, to obtain accutrate inferences about a specified treatment. As illustration, we consider real medical data sets on di¤erent studies, in which, we consider fixed and random e¤ects models. We also assume mixture of normal distributions for the error of the models. Another application is considered with educational data. / Neste trabalho, consideramos o uso de Meta-análise sob um enfoque Bayesiano. Meta-análise é uma técnica estatística que combina resultados de diversos estudos in-dependentes, com o propósito de descrever conclusões gerais. Este termo foi introduzido por Glass (1976) usado quando o número de estudos sobre alguma pesquisa científica é pequeno. Os modelos propostos para Meta-análise usualmente assumem muitos parâmetros e o enfoque Bayesiano com MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) é uma alternativa apropriada para combinar informações de estudos independentes. O uso de modelos Bayesianos hierárquicos permite combinações de vários estudos independentes, para a obtenção de inferências precisas sobre um determinado tratamento. Como ilustração numérica consideramos conjuntos de dados médicos de diferentes estudos e, na análise, utilizamos modelos de efeitos fixos e aleatórios e mistura de distribuições normais para o erro do modelo de regressão. Em uma outra aplicação relacionamos Meta-análise e Educação, através do efeito da espectativa do professor associada ao QI dos estudantes.

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