Conditioning geologic models to production data and assessment of uncertainty is generally done in a Bayesian framework. The current Bayesian approach suffers from three major limitations that make it impractical for field-scale applications. These are: first, the CPU time scaling behavior of the Bayesian inverse problem using the modified Gauss-Newton algorithm with full covariance as regularization behaves quadratically with increasing model size; second, the sensitivity calculation using finite difference as the forward model depends upon the number of model parameters or the number of data points; and third, the high CPU time and memory required for covariance matrix calculation. Different attempts were used to alleviate the third limitation by using analytically-derived stencil, but these are limited to the exponential models only. We propose a fast and robust adaptation of the Bayesian formulation for inverse modeling that overcomes many of the current limitations. First, we use a commercial finite difference simulator, ECLIPSE, as a forward model, which is general and can account for complex physical behavior that dominates most field applications. Second, the production data misfit is represented by a single generalized travel time misfit per well, thus effectively reducing the number of data points into one per well and ensuring the matching of the entire production history. Third, we use both the adjoint method and streamline-based sensitivity method for sensitivity calculations. The adjoint method depends on the number of wells integrated, and generally is of an order of magnitude less than the number of data points or the model parameters. The streamline method is more efficient and faster as it requires only one simulation run per iteration regardless of the number of model parameters or the data points. Fourth, for solving the inverse problem, we utilize an iterative sparse matrix solver, LSQR, along with an approximation of the square root of the inverse of the covariance calculated using a numerically-derived stencil, which is broadly applicable to a wide class of covariance models. Our proposed approach is computationally efficient and, more importantly, the CPU time scales linearly with respect to model size. This makes automatic history matching and uncertainty assessment using a Bayesian framework more feasible for large-scale applications. We demonstrate the power and utility of our approach using synthetic cases and a field example. The field example is from Goldsmith San Andres Unit in West Texas, where we matched 20 years of production history and generated multiple realizations using the Randomized Maximum Likelihood method for uncertainty assessment. Both the adjoint method and the streamline-based sensitivity method are used to illustrate the broad applicability of our approach.

Imaging speed is very important in magnetic resonance imaging (MRI), especially in dynamic cardiac applications, which involve respiratory motion and heart motion. With the introduction of reduced-data MR imaging methods, increasing acquisition speed has become possible without requiring a higher gradient system. But these reduced-data imaging methods carry a price for higher imaging speed. This may be a signal-to-noise ratio (SNR) penalty, reduced resolution, or a combination of both. Many methods sacrifice edge information in favor of SNR gain, which is not preferable for applications which require accurate detection of myocardial boundaries. The central goal of this thesis is to develop novel reduced-data imaging methods to improve reconstructed image performance. This thesis presents a novel reduced-data imaging method, PINOT (Parallel Imaging and NOquist in Tandem), to accelerate MR imaging. As illustrated by a variety of computer simulated and real cardiac MRI data experiments, PINOT preserves the edge details, with flexibility of improving SNR by regularization. Another contribution is to exploit the data redundancy from parallel imaging, rFOV and partial Fourier methods. A Gerchberg Reduced Iterative System (GRIS), implemented with the Gerchberg-Papoulis (GP) iterative algorithm is introduced. Under the GRIS, which utilizes a temporal band-limitation constraint in the image reconstruction, a variant of Noquist called iterative implementation iNoquist (iterative Noquist) is proposed. Utilizing a different source of prior information, first combining iNoquist and Partial Fourier technique (phase-constrained iNoquist) and further integrating with parallel imaging methods (PINOT-GRIS) are presented to achieve additional acceleration gains.

We prove some sufficient conditions for obtaining convergence rates in regularization of linear ill-posed problems in a Hilbert space setting and show that these conditions are directly related with the conditional stability in several concrete inverse problems for partial differential equations.

In this paper, we present a nonlinear curvelet-based sparsity-promoting formulation for three problems in seismic processing and imaging namely, seismic data regularization from data with large percentages of traces missing; seismic amplitude recovery for subsalt images obtained by reverse-time migration and primary-multiple separation, given an inaccurate multiple prediction. We argue why these nonlinear formulations are beneficial.

The receiver operating characteristic (ROC) curves is a popular tool for evaluating continuous diagnostic tests. The traditional definition of ROC curves incorporates implicitly the idea of "hard" thresholding, which also results in the empirical curves being step functions. The first topic is to introduce a novel definition of soft ROC curves, which incorporates the idea of "soft" thresholding. The softness of a soft ROC curve is controlled by a regularization parameter that can be selected suitably by a cross-validation procedure. A byproduct of the soft ROC curves is that the corresponding empirical curves are smooth. The second topic is on combination of several diagnostic tests to achieve better diagnostic accuracy. We consider the optimal linear combination that maximizes the area under the receiver operating characteristic curve (AUC); the estimates of the combination's coefficients can be obtained via a non-parametric procedure. However, for estimating the AUC associated with the estimated coefficients, the apparent estimation by re-substitution is too optimistic. To adjust for the upward bias, several methods are proposed. Among them the cross-validation approach is especially advocated, and an approximated cross-validation is developed to reduce the computational cost. Furthermore, these proposed methods can be applied for variable selection to select important diagnostic tests. However, the above best-subset variable selection method is not practical when the number of diagnostic tests is large. The third topic is to further develop a LASSO-type procedure for variable selection. To solve the non-convex maximization problem in the proposed procedure, an efficient algorithm is developed based on soft ROC curves, difference convex programming, and coordinate descent algorithm.

Šiuo darbu pristatoma sukurta sistema, kuria galima modeliuoti ir valdyti rizikas, kylančias iš IT, susijusias su IS nepasiekiamumu ar lėtu veikimu. Sistema realizuota pasitelkus neuroninius tinklus ir yra apmokoma sukaupta statistine informacija iš informacinių sistemų. Jai nurodoma, kurios statistinės informacijos laiko eilutes norima modeliuoti – t.y. kurios iš jų yra rizikos išraiška (serverių apkrovimas, IS atsakymo laikas ir pan.). Sistema pati nustato koreliuojančias statistines laiko eilutes, sugrupuoja susijusias ir kiekvienai grupei sukuria po modelį – apibendrina iki tol nežinomą priklausomybę tarp laiko eilučių pasitelkusi neuroninį tinklą. Kiekvienam iš tų modelių pateikus įtakojančių parametrų reikšmes, sistema sumodeliuoja rizikos parametro reikšmę. Eksperimentai parodė, jog sistema gali būti sėkmingai naudojama mišriame IT ūkyje ir geba modeliuoti įvairius IT bei IS komponentų parametrus, kurie sąlygoja rizikas. / By this work we present an IT risk management system, which is capable to model and manage risks that arise from IT wich are related with IS downtimes and slow response times. The system is implemented by using a proposed neural network architecture as a heart of the modeling engine. It is trained with accumulated datasets from existing information systems. The user shows for the system which statistical data time series one needs to model – i.e. the one which represents the risk (like server load, IS response time, etc.). The system automatically determines correlated statistical time series, groups them and creates a separate model for each group – this model generalizes until then unknown relationship between time series by invoking neural network. The model then accepts values of the input parameters and the system models the value of the risk parameter. Experiments have shown that the proposed system can be successfully used in a mixed IT environment and can be rewarding for one who tracks IT risks coming from various IT and IS components.

The authors study parameter choice strategies for Tikhonov regularization of nonlinear ill-posed problems in Banach spaces. The effectiveness of any parameter choice for obtaining convergence rates depend on the interplay of the solution smoothness and the nonlinearity structure, and it can be expressed concisely in terms of variational inequalities. Such inequalities are link conditions between the penalty term, the norm misfit and the corresponding error measure. The parameter choices under consideration include an a priori choice, the discrepancy principle as well as the Lepskii principle. For the convenience of the reader the authors review in an appendix a few instances where the validity of a variational inequality can be established.

The dissertation suggests a generalized version of Tikhonov regularization and analyzes its properties. The focus is on convergence rates theory and an extensive example for regularization with Poisson distributed data is given.

The inverse problem in Electro- and Magneto-EncephaloGraphy (EEG/MEG) aims at reconstructing the underlying current distribution in the human brain using potential differences and/or magnetic fluxes that are measured non-invasively directly, or at a close distance, from the head surface. The solution requires repeated computation of the forward problem, i.e., the simulation of EEG and MEG fields for a given dipolar source in the brain using a volume-conduction model of the head. The associated differential equations are derived from the Maxwell equations. Not only do various head tissues exhibit different conductivities, some of them are also anisotropic conductors as, e.g., skull and brain white matter. To our knowledge, previous work has not extensively investigated the impact of modeling tissue anisotropy on source reconstruction. Currently, there are no readily available methods that allow direct conductivity measurements. Furthermore, there is still a lack of sufficiently powerful software packages that would yield significant reduction of the computation time involved in such complex models hence satisfying the time-restrictions for the solution of the inverse problem. In this dissertation, techniques of multimodal Magnetic Resonance Imaging (MRI) are presented in order to generate high-resolution realistically shaped anisotropic volume conductor models. One focus is the presentation of an improved segmentation of the skull by means of a bimodal T1/PD-MRI approach. The eigenvectors of the conductivity tensors in anisotropic white matter are determined using whole head Diffusion-Tensor-MRI. The Finite Element (FE) method in combination with a parallel algebraic multigrid solver yields a highly efficient solution of the forward problem. After giving an overview of state-of-the-art inverse methods, new regularization concepts are presented. Next, the sensitivity of inverse methods to tissue anisotropy is tested. The results show that skull anisotropy affects significantly EEG source reconstruction whereas white matter anisotropy affects both EEG and MEG source reconstructions. Therefore, high-resolution FE forward modeling is crucial for an accurate solution of the inverse problem in EEG and MEG. / Motivation und Einordnung: Seit nun fast drei Jahrzehnten werden im Bereich der Kognitionswissenschaften und in klinischer Forschung und Routine die Quellen elektrischer Aktivitaet im menschlichen Gehirn anhand ihrer ueber das Elektroenzephalogramm (EEG) an der Kopfoberflaeche gemessenen Potentialverteilung bzw. ihres ueber das Magnetoenzephalogramm (MEG) in einigen Zentimetern Entfernung davon gemessenen magnetischen Flusses rekonstruiert. Im Vergleich zu anderen funktionellen Bildgebungsmethoden wie z.B. die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) oder die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) hat die EEG/MEG-Quellrekonstruktion den Vorteil einer sehr hohen zeitlichen Aufloesung. Die gemessene Aktivitaet ist das Resultat von Ionenbewegungen in aktivierten kortikalen Regionen des Gehirns, den sog. Primaerstroemen. Schon im Jahr 1949 wurden erstmals die Primaerstroeme ueber Stromdipole mathematisch modelliert. Der Primaerstrom erzeugt R\"uckstr\"ome im leitf\"ahigen Gewebe des Kopfes, die sog. {\em Sekund\"arstr\"ome}. Die Rekonstruktion der Dipolquellen wird das {\em EEG/MEG inverse Problem} genannt. Dessen L\"osung erfordert die wiederholte Berechnung des {\em Vorw\"arts\-problems}, d.h. der Simulation der EEG/MEG-Feldverteilung f\"ur eine gegebene Dipolquelle im Gehirn. Ein erstes Anwendungsgebiet f\/indet sich in der Diagnose und Therapie von pharma-resistenten Epilepsien, von denen ca. 0,25\% der Weltbev\"olkerung betroffen sind und f\"ur die sich in den letzten Jahrzehnten eine systematische chirurgische Behandlung ent\-wickelt hat. Voraussetzung f\"ur einen die restlichen Gehirnregionen schonenden chirurgischen Eingrif\/f ist die Kenntnis der Lage und Ausdehnung der epileptischen Zentren. Bisher wurden diese Charakteristika in den Patienten stark belastenden invasiven Untersuchungen wie zum Beispiel Subdural- oder Tiefen-Elektroden gewonnen. Die bioelektrischen Signale von Epilepsiekranken weisen zwischen den Anfallsereignissen sog. interiktale Spikes auf. Die nicht-invasive Messung des EEG/MEG dieser interiktalen Spikes und die anschlie{\ss}ende Berechnung des epileptischen Zentrums belastet den Patienten nicht. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die pr\"aoperative Ermittlung der Lage wichtiger funk\-tio\-nell-zu\-sam\-men\-h\"angender Zentren im Gehirn, z.B.~des prim\"ar-mo\-to\-ri\-schen, des prim\"ar-au\-di\-to\-rischen oder prim\"ar-somatosensorischen Cortex. Bei Operationen in diesen Bereichen (z.B.~Tumoroperationen) k\"onnten L\"ahmungen, H\"or- und Sensibilit\"atsst\"orungen vermieden werden. Dazu werden \"uber akustische oder sensorische Reize charakteristische Signale evoziert und \"uber Summationstechniken sichtbar gemacht. Durch das L\"osen des inversen Problems wird versucht, die zugrunde liegende Quellstruktur zu ermitteln. Neben den aufgef\"uhrten klinischen Anwendungen ergeben sich auch zahlreiche Anwendungsfelder in der Kognitionswissenschaft. Von Interesse sind z.B.~funktionelle Zusammenh\"ange im Gehirn und die Aufdeckung der aktivierten Areale w\"ahrend der Verarbeitung eines Reizes, wie z.B. der Sprachverarbeitung im Gehirn. Die L\"osung des Vorw\"artsproblems impliziert die Mo\-del\-lierung des Kopfes als Volumenleiter. Es ist bekannt, dass in makroskopischer Hinsicht Gewebe wie die Kopfhaut, der Sch\"adel, die Zerebrospinalfl\"ussigkeit (engl.: CSF) und die Hirngewebe graue und wei{\ss}e Substanz (engl.: GM und WM) verschiedene Leitf\"ahigkeiten besitzen. Der menschliche Sch\"adel ist aus drei Schichten aufgebaut, eine relativ gut leitf\"ahige spongi\"ose Schicht wird von zwei stark isolierenden Schichten, den \"au{\ss}eren und inneren Kompakta, eingeschlossen. In radialer Richtung durch den Sch\"adel handelt es sich also um eine Reihenschaltung von hohem, niedrigem und hohem Widerstand, wohingegen in den tangentialen Richtungen die Leiter parallel geschaltet sind. Als Ganzes gesehen besitzt der Sch\"adel demnach eine richtungsabh\"angige oder {\em anisotrope} Leitf\"ahigkeit mit einem gemessenen Verh\"altnis von bis zu 1 zu 10. F\"ur die faserige WM wurde ebenfalls eine Anisotropie mit einem \"ahnlichen Verh\"altnis (senkrecht zu parallel zu den Fasern) nachgewiesen. Leider existiert bis heute keine direkte Methode, die Leitf\"ahigkeit der WM nicht-invasiv in gen\"ugender Aufl\"osung zu ermittelt. Seit einigen Jahren werden aller\-dings Formalismen diskutiert, die den gesuchten Leitf\"ahigkeitstensor in Bezug setzen zum Wasserdiffusionstensor, der in WM nicht-invasiv \"uber die Diffusionstensor-MRT (DT-MRT) gemessen werden kann. Nat\"urlich wird keine fundamentale Beziehung zwischen der freien Beweglichkeit von Ionen und Wasserteilchen angenommen, sondern lediglich, dass die eingeschr\"ankte Mobilit\"at \"uber die Fasergeometrie der WM in Beziehung steht. Heutzutage werden verschiedene Ans\"atze f\"ur die L\"osung des Vor\-w\"arts\-pro\-blems genutzt und mit steigender Genauigkeit der Modellierung des Kopfvolumenleiters erh\"oht sich die Komplexit\"at der numerischen Feldberechnungen. Einfache Modelle, die immer noch am h\"aufigsten Gebrauchten, beschreiben den Kopf als Mehrschalenkugel-Leiter mit \"ublicherweise drei Schichten, die die Kopfhaut, den Sch\"adel und das Gehirn repr\"asentieren. Um besser auf die Geometrie der drei modellierten Oberfl\"achen einzugehen, wurden sog. BE-Modelle (von engl.: Boundary Element) entwickelt, die sich f\"ur isotrop leitf\"ahige Schichten eignen. Um sowohl auf realistische Geometrien als auch auf Anisotropien und Inhomogenit\"aten eingehen zu k\"onnen, wurden Finite-Elemente (FE) Modelle des Kopfes ent\-wi\-ckelt. Zwei wichtige Fragen stellen sich nun: Ist eine exakte Modellierung der vorgestellten Gewebeleitf\"ahigkeits-Anisotropien n\"otig und in welchen F\"allen reichen weniger berechnungsaufwendige Verfahren aus? Wie k\"onnen komplexe FE-Vorw\"artsmodelle hinreichend beschleunigt werden, um den Zeitrestriktionen f\"ur inverse Quellrekonstruktionen in den Anwendungen zu gen\"ugen? Es existieren zahlreiche Arbeiten, die, basierend auf FE-Modellen des Kopfes, gezeigt haben, dass \"Offnungen im Sch\"adel wie z.B. diejenige, durch die der optische Nerv eintritt oder das okzipitale Loch des Hirnstamms, oder Inhomogenit\"aten wie L\"asionen im Gehirn oder die Sutura des Sch\"adels (insbesondere bei Kleinkindern, wo die Sutura noch nicht geschlossen sind) einen nicht vernachl\"assigbaren Einfluss auf das EEG/MEG-Vorw\"arts\-problem haben. Eine erste Studie bzgl. der Sensitivit\"at zweier ausgew\"ahlter EEG-Rekonstruktionsverfahren wies teils gro{\ss}e Fehler im Falle der Nichtbeachtung von Sch\"adel-Anisotropie nach. Insbesondere f\"ur diverse klinische Anwendungen wird der sog. {\em single dipole fit} im kontinuierlichen Parameterraum verwendet. Aufgrund des hohen Berechnungsaufwands wurden solche Verfahren bisher noch nicht auf ihre Sensitivit\"at auf Sch\"adel\-anisotropie getestet. Obwohl bereits eine Studie einen nicht-vernachl\"assigbaren Einfluss auf die EEG/MEG-Vorw\"artssimulation zeigte, gibt es noch keinerlei Ergebnis zur Aus\-wir\-kung der WM-Anisotropie auf inverse Rekonstruktionsverfahren. Die L\"osung des inversen Problems ist im allgemeinen nicht eindeutig. Viele Dipol-Quell\-konfi\-gura\-tionen k\"onnen ein und dieselbe EEG und MEG Feldverteilung erzeugen. Zus\"atz\-liche Annahmen \"uber die Quellen sind dementsprechend unerl\"asslich. Bei den sog. {\em fokalen Rekonstruktionsmethoden} wird die Annahme gemacht, dass einige wenige Dipole den gemessenen Daten zugrunde liegen. Diese Dipole (Anzahl, Ort, Richtung, St\"arke) sollen innerhalb des anatomisch und physiologisch sinnvollen Suchgebiets so ermittelt werden, dass die Messwerte m\"oglichst genau erkl\"art werden, gleichzeitig aber das Rauschen keinen zu starken Einfluss auf die L\"osung nimmt und die Algorithmen stabil in Bezug auf eine \"Ubersch\"atzung der Anzahl aktiver Quellen bleiben. Bei diesen, wie auch bei den sog. {\em Stromdichterekonstruktionsverfahren}, wird sich das Konzept der Regularisierung als eine wichtige Methode herausstellen. Wissenschaftliche Ergebnisse der Dissertation: Die Ergebnisse der vorgelegten Dissertation k\"onnen in vier Teilbereiche aufgeteilt werden. Im ersten Teilbereich wurden Methoden zur Registrierung und Segmentierung multimodaler MR-Bilder vorgestellt mit dem Ziel, ein {\bf realistisches anisotropes Multigewebe Kopfmodell} zu generieren. In der Literatur wurde von gr\"o{\ss}eren EEG- und MEG-Quell\-rekonstruktions\-fehlern aufgrund mangelhafter Modellierung insbesondere der inneren Sch\"a\-del\-kante berichtet. Ein erster Fokus dieser Arbeit lag dementsprechend auf einer verbesserten Segmentierung dieser Kante, die \"uber ein auf dem T1-gewichteten MRT (T1-MRT) registrierten Protonendichte-ge\-wich\-teten MRT (PD-MRT) gewonnen wurde. Die innere Sch\"a\-del\-kante zeichnet sich im PD-MRT im Gegensatz zum T1-MRT durch einen hohen Kontrast zwischen CSF (protonenreich) und Knochen (protonenarm) aus. Das T1-MRT wurde hingegen f\"ur die Segmentierung der Kopfhaut, der GM und der WM verwendet. Die Standardtechnik im Bereich der EEG/MEG-Quellrekonstruktion nutzt lediglich ein T1-MRT und gewinnt die gesuchte innere Sch\"adelkante \"uber ein Gl\"atten und Aufblasen der segmentierten Hirnoberfl\"ache. Im Vergleich beider Methoden konnte eine Verbesserung der Segmentierung von bis zu 8,5mm in Gebieten erzielt werden, in denen die Standardmethode die Dicke der CSF-Schicht untersch\"atzte. \"Uber die vorgestellten Methoden, insbesondere der Segmentierung unter Ber\"ucksichtigung der MR-Inhomogenit\"aten, konnte zudem eine sehr exakte Modellierung der GM erzielt werden, welche dann als anatomische und auch physiologische Nebenbedingung in die Quellrekonstruktion eingebettet werden kann. Zur realistischen Modellierung der An\-iso\-tropie der Sch\"adelschicht wurde ein deformierbares Modell eingesetzt, welches eine gegl\"attete Spongiosaoberfl\"ache darstellt und somit ein Abgreifen der Leitf\"ahigkeitstensor-Eigenvektoren in radialer Knochenrichtung erm\"oglicht. Die Eigenvektoren der WM-Tensoren wurden \"uber Ganzkopf-DT-MRT gemessen. Sch\"adel- und WM-Tensor-Eigen\-werte wurden entweder unter Ausnutzung publizierter Werte simuliert oder gem\"a{\ss} einem differentialen EMA (von engl.: Effective Medium Approach) ermittelt. Der zweite Teilbereich betraf die {\bf schnelle hochaufgel\"oste FE-Modellierung} des EEG/ MEG-Vorw\"artsproblems. Zun\"achst wurde ein \"Uberblick \"uber die Theorie gegeben und die praktische Realisierung der sp\"ater eingesetzten hochaufgel\"osten anisotropen FE-Volumen\-leiter\-modelle vorgestellt. In numerischen Genauigkeitsstudien konnte nachgewiesen werden, dass Hexaeder-FE-Netze, welche ein Verschieben der St\"utzpunkte zur Gl\"attung an Gewebekanten nutzen, vorteilhaft sind zu herk\"ommlichen Hexaeder-Netzen. Dazu wurden die Reihenentwicklungsformeln f\"ur das Mehrschalenkugel-Modell eingesetzt. Ein wei\-terer Fokus dieser Arbeit lag auf dem Einsatz schneller FE-L\"osungsmethoden, welche die praktische Anwendbarkeit von hochaufgel\"osten anisotropen FE-Kopfmodellen in den verschiedenen Anwendungsgebieten erm\"oglichen sollte. In einem Zeitvergleich zwischen dem neu in die Software integrierten parallelen (12 Prozessoren) algebraischen Mehrgitter- und dem Standard-Einprozessor-Jacobi-Vor\-kon\-di\-tio\-nierer f\"ur das Verfahren der konjugierten Gradienten konnte f\"ur hochaufgel\"oste anisotrope FE-Kopfmodelle ein Beschleunigungsfaktor von mehr als 100 erzielt werden. Im dritten Teilbereich, den {\bf Methoden zum inversen Problem}, wurden neben einem \"Uber\-blick \"uber fokale Rekonstruktions\-verfahren und Stromdichte\-rekon\-struk\-tions\-verfahren algorithmische Neuentwicklungen pr\"asentiert. Es wurde zun\"achst die Methode des {\em single dipole fit} in die FE-Modellierung eingef\"uhrt. F\"ur multiple dipolare Quellen wurde ein {\em Si\-mu\-lated Annealing} Algorithmus in Kombination mit einer abgeschnittenen Singul\"arwertzerlegung im diskreten Parameterraum entwickelt. Im Vergleich zu Standardmethoden zeigte der Algorithmus in verschiedenen Si\-mu\-lations\-studien eine ver\-bes\-serte F\"ahigkeit der Unterscheidung zwischen realen und sog. {\em ghost} Quellen. Des Weiteren wurde eine k\"urzlich in der Literatur vorgestellte raum-zeitliche Regularisierungsme\-thode auf die Stromdichterekonstruktion und, als zweite Anwendung, auf die dynamische Impedanztomographie angewandt. Der raum-zeitliche Ansatz konnte dabei eine stabilisierende Wirkung auf die Rekonstruktionsergebnisse erzielen und zeigte im Hinblick auf seine Genauigkeit und den Speicher- und Rechenzeitbedarf Vorteile gegen\"uber einem sog. {\em Kal\-man-Gl\"atter}. Im letzten Teilbereich der Dissertation wurden Untersuchungen zur {\bf An\-iso\-tro\-pie-Sensi\-tivi\-t\"at} durchgef\"uhrt. Der erste Teil bezog sich dabei auf das Vorw\"arts\-problem, wo die Resultate im Einklang mit der verf\"ugbaren Literatur waren. Es kann festgehalten werden, dass Sch\"adelanisotropie einen nicht-vernachl\"assigbaren Einfluss auf die EEG-Simulation hatte, wohingegen das MEG unbeeinflusst blieb. Je mehr eine Quelle von WM umgeben war, desto gr\"o{\ss}er war der Einfluss der WM-Anisotropie auf sowohl EEG als auch MEG. F\"ur das MEG wirkte sich WM-Anisotropie insbesondere auf Quellen mit starken radialen Anteilen aus. Lokale Leitf\"ahigkeits\"anderungen im Bereich der Quelle sollten sowohl im Hinblick auf das EEG als auch auf das MEG modelliert werden. Im zweiten Teil wurden die Einfl\"usse auf die inverse Quellrekonstruktion untersucht. Mit 18mm maximalem Fehler des EEG basierten {\em single dipole fit} war die Lokalisation einer haupts\"achlich tangential orientierten oberfl\"achennahen Quelle besonders sensitiv gegen\"uber einer 1 zu 10 Sch\"adelanisotropie. Da die tangentialen Quellen im temporalen Bereich (Sch\"adel re\-la\-tiv d\"unn) zu tief und im parietalen und okzipitalen Bereich (Sch\"adel relativ dick) zu oberfl\"achennah lokalisiert wurden, scheint eine Approximation der Sch\"adelanisotropie in BE-Modellen \"uber eine Anpassung des skalaren Sch\"adelleitf\"ahigkeitswertes nicht m\"oglich zu sein. Obwohl bei Vernachl\"assigung der WM-Anisotropie der maximale EEG-Lokalisierungsfehler mit 6,2mm f\"ur eine tiefe Quelle wesentlich geringer ausfiel, kann aufgrund eines maximalen Orientierungsfehlers von 24$^{\circ}$ und einer mehr als zweifach untersch\"atzten Quellst\"arke eine Missinterpretation des Ergebnisses nicht ausgeschlossen werden. F\"ur die Rekonstruktion der vier tangentialen oberfl\"achennahen Dipole, welche als Aktivit\"atszentren der sog. {\em Early Left Anterior Negativity} (ELAN) Komponente bei der Syntaxanalyse von Sprache betrachtet werden, stellte sich WM und Sch\"adel\-anisotropie als vernachl\"assigbar im Hinblick auf eine MEG-Rekonstruk\-tion heraus. Im Gegensatz dazu wurde das EEG-Rekonstruktionsergebnis f\"ur alle getesteten inversen Verfahren stark verf\"alscht. Anisotropie verschob das Aktivit\"ats\-zentrum von $L_1$ und $L_2$ Norm Stromdichterekonstruktionsverfahren entlang der Sylvischen Furche in anteriore Richtung.

A presente dissertação de mestrado tem como objetivo central apreender o sistema de direitos étnicos territoriais que codificam o espaço físico da comunidade quilombola de Rincão dos Martimianos, situada no município de Restinga Seca - RS. Trata-se não apenas de elucidar as formas de herança e sucessão da terra, mas de enfrentar a complexa cosmologia de apropriação do território expressa pelo grupo étnico ora estudado. Objetiva-se, também, analisar as ações engendradas pela comunidade negra a fim de domesticar as incursões do Estado brasileiro que insiste em sobrecodificar valores universalistas ao modo de vida quilombola; especialmente a partir da inauguração do processo administrativo de regularização fundiária pleiteada pelas lideranças locais junto ao Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA). Examinam-se, por fim, algumas das relações estabelecidas entre Martimianos e seu entorno; nesse espectro sobrelevam-se as formas articuladas pelo grupo na resistência ao racismo e às constantes expropriações de terra. / The present masters dissertation has as its main objective to learn about the territorial etnic rights that codificate the quilombo community Rincão dos Martimianos space, located in the town of Restinga Seca – RS. It aims to find out not only about the inheriting and succession system of land, but also about facing the complex cosmology of apropriation of land showed by the studied etnic group. We also aim to analise actions the carried out by the Afro-descendant community in order to domesticate the incursions in the Brazilian State, wich insists in over codificate universalist values to the quilombola way of life, specially from the inauguration of the fundiary´s regularization administrative process pled by the local liderances to the National Institute of Colonization and Agrarian Reform (INCRA). Eventually, we examinate some stablished relations between the Martimians and their arounds. Under this view, step out the racism resistance group articulated forms and the constant land expropriations.