This thesis aims to discern what factors and assumptions are the most important in market risk modeling through examining a broad range of models, for different risk measures (VaR0.01, S0:01 and ES0:025) and using hierarchical clustering to identify similarities and dissimilarities between the models. The data used is daily log returns for OMXS30 stock index and Bloomberg Barclays US aggregate bond index (AGG) from which daily risk estimates are simulated. In total, 33 market risk models are included in the study. These models consist of unconditional variance models (Student's t distribution, Normal distribution, Historical simulation and Extreme Value Theory (EVT) with Generalized Pareto Tails (GPD)) and conditional variance models (ARCH, GARCH, GJR-GARCH and EGARCH). The conditional models are used in filtered and unfiltered market risk models. The hierarchical clustering is done for all risk measures and for both time series, and a comparison is made between VaR0:01 and ES0:025.  The thesis shows that the most important assumption is whether the models have conditional or unconditional variance. The hierarchy for assumptions then differ depending on time series and risk measure. For OMXS30, the clusters for VaR0:01 and ES0:025 are the same and the largest dividing factors for the conditional models are (in descending order): Leverage component (EGARCH or GJR-GARCH models) or no leverage component (GARCH or ARCH) Filtered or unfiltered models Type of variance model (EGARCH/GJR-GARCH and GARCH/ARCH) The ES0:01 cluster shows that ES0:01 puts a higher emphasis on normality or non-normality assumptions in the models. The similarities in the different clusters are more prominent for OMXS30 than for AGG. The hierarchical clustering for AGG is also more sensitive to the choice of risk measure. For AGG the variance models are generally less important and more focus lies in the assumed distributions in the variance models (normal innovations or student's t innovations) and the assumed final log return distribution (Normal, Student's t, HS or EVT-tails). In the lowest level clusters, the transition from VaR0:01 to ES0:025 result in a smaller model disagreement. / Denna uppsats syfte är att utröna vilka faktorer och antaganden som är de viktigaste i marknadsriskmodellering genom att undersöka en mängd modeller, för riskmåtten (VaR0.01, S0:01 and ES0:025 ) och genom hierarkisk klustring identifiera likheter och skillnader mellan modellerna Datan som används är dagliga log-returns för OMXS30 och Bloomberg Barclays US aggregate bond index (AGG) från vilka dagliga riskestimat simuleras. Totalt används 33 marknadsriskmodeller i denna studie. Dessa modeller består av mod- eller med obetingad varians (Student’s t-fördelning, normalfördelning, historisk simulering och extremevärdeteori med Generalized Pareto svansar i fördelningen (GPD)) och modeller med betingad varians (ARCH, GARCH, GJR-GARCH och EGARCH). De betingade vari-ansmodellerna används som filtrerade och ofiltrerade modeller. Den hierarkiska klustringen görs för alla riskmått och för båda tidsserierna. En jämförelse görs mellan VaR0:01 och ES0:025. Denna studie visar att det viktigaste antagande är om modellerna har betingad eller obetingad varians. Sedan skiljer hierarkin gällande vilka antaganden som är viktigast beroende på tidsserie och riskmått. För OMXS30 är klustrena för VaR0.01 och ES0.025 likadana och de viktigaste faktorerna i modelleringen är (i sjunkande ordning): Leverage-komponent (EGARCH or GJR-GARCH models) eller ingen leverage-komponen(GARCH or ARCH) Filtrerad eller ofiltrerad modell Typ av variansmodellering (EGARCH/GJR-GARCH and GARCH/ARCH) Klustret för ES0:01 visar att  ES0:01 sätter en större vikt vid antagandet om normalfördelning eller inte normalfördelning i modellerna. Likheterna i de olika klustrena är mer framträdande för OMXS30 än för AGG. Klustren för AGG är även mer känsliga för valet av riskmått. För AGG är de olika valen av varians-modell generellt sett mindre viktiga och fokus ligger istället på den antagna fördelningen i variansmodellerna (normalfördelade eller Student t-fördelade) och den antagna slutgiltiga fördelningen (normal, Student’s t, historisk simulering eller EVT). I de lägsta nivåern i klustrena resulterar bytet från  VaR0:01 till ES0:025 i en mindre spridning mellan modellerna.

No description available.

This thesis is concerned with computational methods for fluid flows on the microscale, also known as microfluidics. This is motivated by current research in biological physics and miniaturization technology, where there is a need to understand complex flows involving microscale structures. Numerical simulations are an important tool for doing this. The first paper of the thesis presents a numerical method for simulating multiphase flows involving insoluble surfactants and moving contact lines. The method is based on an explicit interface tracking method, wherein the interface between two fluids is decomposed into segments, which are represented locally on an Eulerian grid. The framework of this method provides a natural setting for solving the advection-diffusion equation governing the surfactant concentration on the interface. Open interfaces and moving contact lines are also incorporated into the method in a natural way, though we show that care must be taken when regularizing interface forces to the grid near the boundary of the computational domain. In the second paper we present a boundary integral formulation for sedimenting particles in periodic Stokes flow, using the completed double layer boundary integral formulation. The long-range nature of the particle-particle interactions lead to the formulation containing sums which are not absolutely convergent if computed directly. This is solved by applying the method of Ewald summation, which in turn is computed in a fast manner by using the FFT-based spectral Ewald method. The complexity of the resulting method is O(N log N), as the system size is scaled up with the number of discretization points N. We apply the method to systems of sedimenting spheroids, which are discretized using the Nyström method and a basic quadrature rule. The Ewald summation method used in the boundary integral method of the second paper requires a decomposition of the potential being summed. In the introductory chapters of the thesis we present an overview of the available methods for creating Ewald decompositions, and show how the methods and decompositions can be related to each other. / <p>QC 20130124</p>

This thesis develops and evaluates a physics-informed neural network (PINN) modelling framework for solving inverse problems in epidemiology. The PINN works by modifying the standard mean squared error loss function of the neural network, by adding a term penalizing deviations from a given compartmental model's system of ordinary differential equations. To find estimates for the unknown parameters in the compartmental model, such as the transmission rate, this compound loss function is then minimized with respect to both the neural network's inherent parameters and the unknown parameters in the compartmental model. The following question guided the study: Given time-series data consisting of the 7-day rolling average of the daily incidence of new infectious individuals, and a compartmental model for that data, can a PINN learn the corresponding time-dependent transmission rate parameter? The PINN framework was first validated on simulated (synthetic) epidemiological data, where the PINN was tasked o retrieve the unknown parameters in a given three-compartment SIR (Susceptible-Infectious-Recovered) model. It was then tested on real Covid-19 case data, and tasked to retrieve a time-dependent transmission rate parameter in an SEIR (Susceptible-Exposed-INfectious-Recovered) model. Two different approaches to learning a time-dependent transmission rate based were compared: one assumed a sigmoidal transmission rate with three unknown parameters (model IIa); the other allowed the transmission rate to be aprameterized by the neural netowrk, by adding it as an additional output node (Model IIb). The findings were that the PINN was able to reliably retrieve unknown constant parameters in an SIR model based on simulated data. However, it was also found that the PINN's parameter estimates can be sensitive to noise. Moreover, when learning a time-dependent transmission rate with Model IIb, an important finding was that the PINN would struggle to converge to the true transmission rate in regions of time when there were a relatively low number of total infections. Nevertheless, when employed on Covid-19 data from Stockholm county corresponding to the first wave, the PINN was still able to extract a time-dependent transmission rate in the given SEIR model, largely consistent with the 7-day rolling average of the incidence of new cases, without imposing any a priori assumptions on the shape of the transmission rate other than it should be positive. / I den här studien utvecklas och utvärderas ett modelleringsramverk, som drar nytta av fysikinformerade neurala nätverk (PINN), för lösning av inversa problem inom epidemiologi. I en PINN modifieras den sedvanliga lossfunktionen genom att en term läggs till som straffar avvikelser from en given fackmodells system av differentialekvationer. Genom att minimera denna sammansatta lossfunktion med avseende på både det neurala nätverkets inneboende parametrar och de okända epidemiologiska parametrarnarna i fackmodellen, såsom graden av infektivitet, är förhoppningen att PINNen ska kunna skatta de epidemiologiska parametrarna. Följande forskningsfråga ledde studien: "givet ett 7-dagars rullande medelvärde av den dagliga incidensen av nya bekräftade infekterade fall, och en fackmodell för att beskriva denna data, kan en PINN lära sig en tidsberoende infektivitet i fackmodellen som överstämmer med datan"? PINN-ramverket validerades för på simulerad (syntetisk) epidemiologisk data, där PINNen fick i uppdrag att hitta de okända parametrarna i en given fackmodell med tre fack: SIR (Susceptible-Infectious-Recovered). Det testades därefter på riktig Covid-19 data, med uppdraget att hitta en tidsberoende infektivitetsparameter i en SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) modell. Två olika tillvägagångssätt för att lära sig den tidsberoende infektiviteten jämfördes: den ena använde en sigmoid-ansats med tre okända parametrar (Model IIa); den andra tillät det neurala nätverket att parametrisera infektiviteten, genom att lägga till den som en extra komponent i nätverkets utsignal. Resultaten visade att en PINN tillförlitlig kunde identifiera de okända, konstanta, parametrarna i en SIR_modell, men att skattningarna kunde vara känsliga för brus i datan. När Modell IIb användes upptäcktes även att PINNen kunde få svårt att konvergera mot den sanna infektiviteten vid tider då det fanns relativt få totalt infekterade. Trots dessa svårigheter kunde Modell IIb identifiera en tidsberoende infektivitet för en given fackmodell som var konsistent med ett 7-dagars rullande medelvärde an incidensen av nya fall, utan att påtvinga några a priori antaganden om formen på infektiviteten, annat än att den skulle vara positiv.

This licentiate thesis describes computational methods that solve problems occurring in industrial on-line shape quality inspection of produced items. These items are measured and compared with their corresponding CAD object. The meaning of on-line is that the inspection is done on-line in the production line, i.e. the items are not removed from the line. In practice this means that the inspection must be done very fast, both the measurement and the data analysis. The measurement is done using an optical non-contact method based on projection of fringes.The presented methods are mainly based on finding a transformation, a rotation and a translation, of the measurement values which consists of a point cloud representing the measured surface. This transformation is calculated using the iterative closest point (ICP) method such that the point cloud fits the corresponding surface of the CAD object properly. The method for finding this transformation is adapted for reiterated use, i.e. it makes use of the fact that the same CAD object is used several times for different measurements. A search tree making it possible to do this fast is proposed.When dealing with real measurements obtained from optical methods undesired measurement errors will occur, caused by reflections, dirt on lenses or other likely matters in the industrial environment. The iteratively re-weighted least squares (IRLS) method for different robust functions are used in combination with ICP for handling these errors, in order to do a correct surface matching. This result in much higher matching accuracy and almost no additional computations are needed. / Denna licentiatuppsats beskriver beräkningsmetoder för problem som uppkommer på det löpande bandet ute i tillverkningsindustrin för kvalitets kontroll av formen på producerade artiklar. Dessa artiklar är uppmätta och jämförda med dess tillhörande CAD-objekt. Att kontrollen görs online medför att den måste gå snabbt att utföra, både uppmätningen och tillhörande dataanalys. Uppmätningen görs genom att använda optiska beröringsfria mätmetoder.De presenterade metoderna baseras i huvudsak på att hitta en transformation, en rotation och en translation, av de uppmätta värdena som besår av ett punktmoln representerande den uppmätta ytan. Denna transformation beräknas genom att använda "the iterative closest point (ICP)" metoden för att passa in punktmolnet till CAD-objektet på ett lämpligt sätt. Metoden för att hitta transformationen är anpassad för upprepad användning, d.v.s. den använder det faktum att samma CAD-objekt används flera gånger för olika mätningar. En trädstruktur som möjliggör att transformationen kan beräknas snabbt är föreslagen.När mätvärden från mätningar med optiska beröringsfria metoder används uppkommer mätfel. Dessa mätfel beror på reflektioner, smuts på linser eller andra troliga omständigheter i den industriella miljön. Metoden "iteratively re-weighted least squares (IRLS) method" med olika robusta funktioner används i kombination med ICP metoden för att hantera dessa mätfel. Allt detta för att kunna passa in punktmolnet till CAD-objektet utan att mätfelen skall ha så stor inverkan. Denna metod resulterar i mycket större noggrannhet jämfört med om mätfelen inte skulle behandlas, i princip utan att för den skull behöva göra fler beräkningar.

This thesis presents a study of hole mobility in amorphous polyethylene using kinetic Monte Carlo (KMC) methods together with a novel chain segmentation model developed by Unge and Nilsson, which determines hole localization sites based on torsion angles along the polymer chain. An extension to the KMC algorithm was developed which improves performance by modelinground-trips between strongly interconnected localization sites. Energy barriers and electron coupling for transitions were approximated by modeling each localization site as an isolated oligomer and calculated using Density Functional Theory, from which the transfer rates were determined via Marcus Theory. A variety of amorphous polyethylene systems were generated using Molecular Dynamics, after which hole trajectories within these polyethylene systems were simulated via the developed KMC model. The results of these simulations were then compared to experimental measurements with regards to hole mobility and activation energy, and a parameter analysis was performed to examine the sensitivity to errors in the included approximations. While the results differ moderately from experimental measurements the model still shows promise, and several possible improvements has been identified whichcould bring the results more in line with experiments. / Denna uppsats presenterar en studie av mobiliteten hos elektronhål i amorftpolyeten baserad på kinetiska Monte Carlo-simuleringar (KMC). En ny modellför kedjesegmentering utvecklad av Unge och Nilsson baserad på polymerkedjans torsionsvinklar används för att fastställa hur hålen lokaliseras längs medpolyeten-kedjorna. En utökning av KMC-algoritmen utvecklades som förbättrar prestandan genom att modellera rundgång mellan starkt sammankopplade lokaliseringar. Energibarriärer och elektronkoppling för övergångar uppskattades genom att modellera varje lokalisering som en isolerad oligomer, där beräkningarna utfördes via täthetsfunktionalteori (DFT), varefter övergångshastigheter kunde uppskattas via Marcus-teori. Flera amorfa polyetensystem genererades med hjälp av molekyldynamik. Elektronhålens väg genom dessapolyetensystem simulerades sedan via KMC-modellen. Resultaten från dessa simuleringar jämfördes med experimentella mätningar med avseende på hålens mobilitet och aktiveringsenergi, och en parameteranalys genomfördes för att undersöka känsligheten för fel i de ingående uppskattningarna. Även om resultaten skiljer sig från experimentella mätningar visar modellen fortfarande lovande resultat, och flera möjliga förbättringar har identifierats som skulle kunna få resultaten att överensstämma bättre med de experimentella mätningarna.

This thesis presents a method of solving the Helmholtz equation coupled with the Navier-Cauchy equation over a cross section of a Towed Array Sonar (TAS) modeled as a simplified cylindrical shell. The purpose of solving these equations is to estimate the transfer function of the pressure between the outside boundary and a position inside the TAS. Being able to find the transfer function in a sonar system is important since pressure that is not damped through the system is recorded as noise by acoustic sensors. This thesis focuses on the pressure generated at the surface of the TAS and how it propagates into the system. Other sources of acoustic pressure are neglected. The fluid pressure and solid material displacement over the TAS cross section are solved by utilizing the finite element method. Necessary equations are formulated on weak form and solved over a mesh depicting the cross section of interest. Pressure results inside the TAS are computed for three different frequencies of interest over several wavenumbers associated with the dimension along the TAS axis. The results show that the pressure inside the TAS is amplified mainly close to wave numbers associated with breathing waves that propagate along the TAS axis. Smaller peaks of amplification appear also for lower wave numbers, but as the wave number is increased the pressure inside the TAS is damped. / Detta examensarbete presenterar en metod för att lösa Helmholtz ekvation kopplad med Navier-Cauchys ekvation över ett tvärsnitt av en Towed Array Sonar (TAS) modelerad som ett förenklat cylindriskt skal. Syftet med att lösa dessa ekvationer är att beräkna överföringsfunktionen för trycket mellan utsidan av och en position inuti slangen som utgör systemet. Att förstå hur överföringsfunktionen i ett sonarsystem ser ut är av intresse eftersom tryckvågor som inte dämpas genom systemet tas upp som brus av akustiska sensorer. Denna rapport fokuserar på trycket som genereras vid ytan av en TAS och hur det fortplantar sig in i systemet. Andra källor till akustiskt tryck som kan förekomma i sammanhanget har försummats. Trycket i fluiden och förskjutningen av det material som utgör slangen över TAS-tvärsnittet löses genom att använda Finita Element-metoden. Nödvändiga ekvationer formuleras på svag form och löses över ett nät som representerar tvärsnittet. Trycket inuti TAS:en beräknas för tre valda frekvenser av intresse över ett antal vågtal som är associerade med riktningen längst TAS-axeln. Resultaten visar att trycket inuti systemet huvudsakligen förstärkts nära vågtal associerade med så kallade "breathing waves" som utbreder sig längst TAS-axeln. Mindre förstärkningar av trycket framträder vid lägre vågtal, men när vågtalet växer dämpas trycket i slangen.

An important aspect in autonomous systems is the ability of a system to plan before acting. This includes both high-level task planning to determine what sequence of actions to take in order for the system to reach a goal state, as well as low-level motion planning to detail how to perform the actions required. While it is sometimes possible to plan hierarchically, i.e., to first compute a task plan and then compute motion plans for each action in the task plan, there are also many problem instances where this approach fails to find a feasible plan as not all task plans lead to motion-planning problems that have feasible solutions. For this reason, it is desirable to solve the two problems jointly rather than sequentially. Additionally, it is often desirable to find plans that optimize a performance measure, such as the energy used, the length of the path travelled by the system or the time required. This thesis focuses on the problem of finding joint task and motion plans that optimize a performance measure. The first contribution is a method for solving a joint task and motion planning problem, that can be formulated as a traveling salesman problem with dynamic obstacles and motion constraints, to resolution optimality. The proposed method uses a planner comprising two nested graph-search planners. Several different heuristics are considered and evaluated. The second contribution is a method for solving a joint task and motion planning problem, in the form of a rearrangement problem for a tractor-trailer system, to resolution optimality. The proposed method combines a task planner with motion planners, all based on heuristically guided graph search, and uses branch-and-bound techniques in order to improve the efficiency of the search algorithm. The final contribution is a method for improving task and motion plans for rearrangement problems using optimal control. The proposed method takes inspiration from finite-horizon optimal control and decomposes the optimization problem into several smaller optimization problems rather than solving one larger optimization problem. Compared to solving the original larger optimization problem, it is demonstrated that this can lead to reduced computation time without any significant decrease in solution quality. / <p>Funding agency: The Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), funded by the Knut and Alice Wallenberg Foundation</p>

No description available.

In calculating potential energy surfaces (PES) in quantum chemistry interpolation methods are sometimes used to get a sufficiently approximated surface. Kowalewski, Larsson and Heryudono (J Chem Phys, 148(8):084104) has developed an adaptive interpolation method to approximate a PES by polyharmonic splines interpolation. They show that this method is effective for this purpose, however in this method they did not use information about stationary points of the PES. The thesis will investigate how useful it is to incorporate stationary points in the interpolation scheme in one dimension. We start by going over the proposed method and some background in Hermite-Birkhoff interpolation. After this it is shown how the interpolation scheme is changed and how the stationary points are incorporated into it. In the result section we look at the Morse-potential and an approximate double-well potential. For some error tolerances we get a reduction in the amount of points needed to adequately calculate the functions with stationary points and Hermite-Birkhoff interpolation compared to without stationary points, showing an improvement in the method. / I beräknandet av potentialenergiytor (PES) i kvantkemi används ibland interpolationsmetoder för att få en tillräckligt bra approximerad yta. Kowalewski, Larsson och Heryudono (J Chem Phys, 148(8):084104) har utvecklat en adaptiv interpolationsmetod för att approximera PES genom interpolation med polyharmoniska splines. I artikeln visar de att den utvecklade metoden är effektiv för det ändamålet, däremot använder de sig inte av information kring stationära punkter av potentialytan. Vi undersöker i det här arbetet hur användbart det är att integrera stationära punkter i interpolationsmetoden i en dimension. Vi börjar med att gå igenom den föreslagna metoden och bakgrundsinformation kring Hermite-Birkhoff interpolation. Efter detta visas det hur interpolationsmetoden ändras och hur stationära punkter integreras i den. I resultatsektionen kollar vi på Morse-potentialen och en approximativ double-well funktion. För vissa feltoleranser får vi en minskning i antalet punkter och Hermite-Birkhoff interpolation jämfört med utan stationära punkter, vilket visar en förbättring av metoden.